- 『Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets』(Ernest P. Chan, 2017)를 통해 알고리즘 트레이딩의 기초부터 팩터 모델·시계열 분석·인공지능 기법·옵션 및 장중 거래·비트코인 사례까지, 매매 시스템을 직접 구현하는 데 필요한 정량적 방법론을 체계적으로 학습하는 것 을 목표로 한다.
- 매주 토요일 08:00–10:00
- Webex
2026년 7월 18일(토)은 휴식하고, 7월 25일(토)부터 재개한다.
쪽수는 교재의 인쇄 쪽수 기준이며, 발표 담당은 확정되는 대로 갱신한다.
2026년 7월 25일: Webex
- 발표자 - 정훈
- Chapter 1. 알고리즘 트레이딩의 기초 (The Basics of Algorithmic Trading) — pp. 1–26
- 과거·실시간 시장 데이터와 백테스팅·트레이딩 플랫폼
- 브로커 선택과 성과 지표(performance metrics)
- 최적 레버리지 산출과 포트폴리오 최적화
- 자료: 한국어 해설판
2026년 8월 1일: Webex
- 발표자 - 종훈
- Chapter 2. 팩터 모델 (Factor Models) — pp. 27–58
- 시계열·횡단면 팩터와 2-팩터 모델
- 옵션 가격을 이용한 주가 수익률 예측
- 유동성·공매도 잔고·PCA 통계적 팩터
- 자료: 한국어 해설판
2026년 8월 8일: Webex
- 발표자 - 태호
- Chapter 3. 시계열 분석 (Time-Series Analysis) — pp. 59–82
- AR(p)·ARMA(p, q)·VAR(p) 모형
- 상태공간 모형과 칼만 필터(Kalman filter)
- 시계열 예측의 트레이딩 적용
- 자료: 한국어 해설판
2026년 8월 15일: Webex
- 발표자 - 태영
- Chapter 4. 인공지능 기법 (Artificial Intelligence Techniques) — pp. 83–118
- 단계적 회귀와 회귀·분류 트리
- 배깅·랜덤 포레스트·부스팅·SVM·은닉 마르코프 모형(HMM)
- 신경망과 주식 종목 선정(stock selection) 응용
- 자료: 한국어 해설판
2026년 8월 22일: Webex
- 발표자 - 핀조이
- Chapter 5. 옵션 전략 (Options Strategies) — pp. 119–158
- 옵션 없이 변동성 거래하기와 변동성 예측
- 이벤트 드리븐 전략과 감마 스캘핑(gamma scalping)
- 디스퍼전 트레이딩과 내재변동성 횡단면 평균회귀
- 자료: 한국어 해설판
2026년 8월 29일: Webex
- 발표자 - 추후 확정
- Chapter 6. 장중 거래와 시장 미시구조 (Intraday Trading and Market Microstructure) — pp. 159–200
- 지연(latency) 감소와 주문 유형·라우팅 최적화(다크풀 포함)
- 역선택(adverse selection) 감소와 장중 전략 백테스팅
- 주문 흐름(order flow)과 호가창 불균형(order book imbalance)
- 자료: 한국어 해설판
2026년 9월 5일: Webex
- 발표자 - 추후 확정
- Chapter 7. 비트코인 (Bitcoins) — pp. 201–214
- 비트코인 기초와 시계열·평균회귀 전략
- 인공지능 기법의 비트코인 적용
- 주문 흐름과 거래소 간 차익거래(cross-exchange arbitrage)
- 자료: 한국어 해설판
2026년 9월 12일: Webex
- 발표자 - 추후 확정
- Chapter 8. 알고리즘 트레이딩은 몸과 마음에 이롭다 (Algorithmic Trading Is Good for Body and Soul) — pp. 215–232
- 트레이더의 심신 건강
- 서비스로서의 트레이딩과 실효성 검증
- 최신 트렌드 추적과 타인 자금 운용
- 자료: 한국어 해설판
- 교재: Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets (Ernest P. Chan, 2017)
- 학습 공유: 매주 학습한 내용을 발표자료와 함께 GitHub에 공유
- 발표 방식: 각 챕터에 대한 50분 발표 + 10분 Q&A (총 1시간 진행)
- 운영 규칙: 스터디 운영 규칙
- 참가 희망 요청: Email
- 아카이브: GitHub Archive
- Quantitative Trading (2021) 스터디 자료 - 2026년 4~7월 완료
- Algorithmic Trading (2013) 스터디 자료 - 2026년 1~3월 완료