1장. 초보 퀀트를 위한 투자 전략
1.1 초보 투자자의 고민
1.1.1 자산과 투자의 정의
1.1.2 투자의 주요 속성, 위험과 수익률
1.1.3 안전 자산과 위험 자산
1.2 현대 포트폴리오 이론
1.2.1 수익은 높이고 위험은 작게 해주는 포트폴리오 이론
1.2.2 효율적인 포트폴리오와 효율적 투자선
1.2.3 현대 포트폴리오 이론의 가정 사항
1.2.4 완전 자본 시장 가정
1.2.5 이성적이고 합리적인 투자자
1.2.6 평균-분산 가정
1.2.7 분산 투자의 위험 축소 효과
1.2.8 현대 포트폴리오 이론의 장단점
1.2.9 현대 포트폴리오 이론의 대안
2장. 평균-분산 모델
2.1 평균-분산 모델
2.1.1 평균-분산 모델의 실행 단계
2.1.2 하이퍼파라미터 정의
2.1.3 파라미터 추정
2.1.4 평균-분산 모델 최적화
2.2 자산 배분 전략
2.2.1 자산 배분 전략의 실행 과정
2.2.2 목표 설정
2.2.3 시장 데이터 수집
2.2.4 자산군 선택
2.2.5 투자 유니버스 정의
2.2.6 자산 배분
2.2.7 주문 집행
2.2.8 정기 리밸런싱
2.2.9 시장 모니터링과 수시 리밸런싱
2.2.10 포트폴리오 성능 모니터링
2.3 개발 준비
2.3.1 개발 프레임워크와 라이브러리
2.3.2 디렉토리 및 파일 구조
참고문헌
3장. 평균-분산 전략 구현 및 시뮬레이션 분석
3.1 평균-분산 전략 구현
3.1.1 데이터 수집
3.1.2 평균-분산 최적화
3.1.3 거래 흐름 모델링
3.1.4 평균-분산 시뮬레이션
3.2 시뮬레이션 분석
3.2.1 시뮬레이션 결과 전처리
3.2.2 포트폴리오 성능 지표
3.2.3 시각화를 통한 시뮬레이션 분석
참고문헌
4장. 마켓 타이밍 전략
4.1 마켓 타이밍 전략이란?
4.2 이동 평균 전략
4.2.1 이동 평균선을 이용한 투자 방법
4.2.2 이동 평균 계산 방법
4.2.3 이동 평균 전략 구현하기
4
이 책에서 다루는 내용
금융 이론을 파이썬 코드로 변환, 실습을 통한 실전 이해
투자의 주요 속성인 위험과 수익률
수익은 최대화하고 위험은 최소화하는 현대 포트폴리오 이론
현대 포트폴리오 이론의 자산 배분 전략인 평균-분산 모델
시장의 상황에 따라 매도/매수 타이밍을 결정하는 마켓타이밍 전략
투자 위험의 대응 능력 키우기 위한 시장 모니터링과 주요 시장 지표
수익률을 결정하는 팩터를 분석하는 투자 방식인 팩터 투자 전략
다양한 팩터를 종합적으로 분석하는 멀티 팩터 전략
딥러닝 예측을 통한 시장 모니터링과 대응 전략
평균-분산 모델의 한계를 돌파하는 블랙-리터만, 리스크 패리티 최적화 전략
이 책의 대상 독자
퀀트 기본 이론부터 최신 시계열 알고리듬까지 기초를 쌓고 싶은 사람
포트폴리오 이론을 구현해 보고 싶은 사람
다양한 자산 배분 알고리듬을 개념 설명과 함께 구현된 코드로 실행하고 확인하고 싶은 사람
