알고리즘 트레이딩

마지막 업데이트: 2022년 6월 5일 | 0개 댓글
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[사진=알고랩 ]

베스트 10 알고리즘 트레이딩 강좌, 교육, 수업 & 튜토리얼 온라인


저희 전문 평가팀은 많은 데이터를 검토하고 많은 시간 분량의 영상을 듣고서 베스트 10 알고리즘 트레이딩 온라인 교육, 강좌, 수업, 자격취득, 튜토리얼, 프로그램을 선정했습니다.

베스트 10 알고리즘 트레이딩 강좌, 교육, 수업 & 튜토리얼 온라인 [업데이트됨]

알고리즘 트레이딩 알고리즘 트레이딩
강좌명 수강생 (수)리뷰 (수)
1. Algorithmic Trading In Forex: Create Your First Forex Robot! 베스트 선정 21131+ 3106+
2. Forex Algorithmic Trading Course: Code a Forex Robot! 7677+ 2019+
3. Algorithmic Trading & Quantitative Analysis Using Python 15148+ 1976+
4. “Algorithmic Trading: Backtest, Optimize & Automate in Python” 8901+ 1342+
5. Quantitative Finance & Algorithmic Trading in Python 6746+ 837+
6. Algorithmic Trading on KiteConnect Platform 4222+ 583+
7. Python Algo Stock Trading: Automate Your Trading! 4110+ 539+
8. Algorithmic Cryptocurrency Trading + the Top 5 EAs in 2020 4318+ 425+
9. Forex Trading Strategy Part 2 – Advanced ALM-TCS Progression 1879+ 325+
10. Algorithmic Trading using Interactive Broker’s Python API 1957+ 259+

1. Algorithmic Trading In 알고리즘 트레이딩 Forex: Create Your First Forex Robot! 의 “Kirill Eremenko, ForexBoat Team” Udemy 강좌 베스트 선정

Trading With Forex Robots: Learn MQL4 Programming By Doing! Create Your First Algorithmic Trading System in MetaTrader 4

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 21131+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 3106+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

2. Forex Algorithmic Trading Course: Code a Forex Robot! 의 “Mohsen Hassan, bloom team” Udemy 강좌

Build a Completely Automated Trading Robot (Expert Advisor) from scratch using MQL4 (MetaQuotes Language 4)!

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 7677+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 2019+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

3. Algorithmic Trading & Quantitative Analysis Using Python 의 Mayank Rasu Udemy 강좌

Build fully automated trading system and Implement quantitative trading strategies using Python

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 15148+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 1976+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

4. “Algorithmic Trading: Backtest, Optimize & Automate in Python” 의 “Mohsen Hassan, Ilyass Tabiai, bloom team” Udemy 강좌

Learn How to Use and Manipulate Open Source Code in Python so You can Fully Automate a Cryptocurrency Trading Strategy.

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 8901+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 1342+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

5. Quantitative Finance & Algorithmic Trading in Python 의 Holczer Balazs Udemy 강좌

“Stock market, Markowitz-portfolio theory, CAPM, Black-Scholes formula, value at risk, monte carlo simulations, FOREX”

이 알고리즘 트레이딩 글을 쓰는 시점 기준으로, 6746+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 837+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

6. Algorithmic Trading on KiteConnect Platform 의 Mayank Rasu Udemy 강좌

Implement algorithmic trading strategies on KiteConnect platform

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 4222+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 583+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

7. Python Algo Stock Trading: Automate Your Trading! 의 Nathan Krieger Udemy 강좌

Learn to Automate Trading Stocks And Investing Strategies: Go From Beginner To Algorithmic Trader!

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 4110+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 539+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

8. Algorithmic Cryptocurrency Trading + the Top 5 EAs in 2020 의 Petko Zhivkov Aleksandrov Udemy 강좌

Learn the Top 5 Strategies for Algorithmic Cryptocurrency Trading in 2020 + 5 Robots Included

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 4318+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 425+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

9. Forex Trading Strategy Part 2 – Advanced ALM-TCS Progression 의 Federico Sellitti Udemy 강좌

Risk and Money Management System to Improve Your Trading Results – Live Examples with a Real Money Forex Trading Account

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 1879+ 명 이상의 수강생이 이 강좌를 수강했고 325+ 개 이상의 리뷰를 남겼습니다.

10. Algorithmic Trading using Interactive Broker’s Python API 의 Mayank Rasu Udemy 강좌

Implement algorithmic trading strategies on Interactive Broker’s platform

알고리즘 트레이딩에 대해 steem Created with Sketch.

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시스템 매매 또는 시스템 트레이딩으로 불리기도 하는 프로그램 매매인 알고리즘 트레이딩은 가상화폐시장뿐만 아니라 증권 시장에서도 경쟁적인 트레이딩봇이 출시 되고 있다.

알고리즘 트레이딩은 기술적 분석 기반의 거래와 이론가나 각종 스프레드를 이용한 차익거래가 주류이다.

기술적 분석에 기반한 거래는 이동평균선이나 MACD와 같은 기술적 지표를 실시간으로 모니터링 하면서 진입과 청산 명령을 가동하는 "추세추종전략"과 RSI 이격도 상대강도 볼린져밴드 스토케스틱 오실레이터등을 이용한 단기적인 과열이나 침체 등을 필터링하면서 단타로 접근하는 이른바 스캘핑(Scalping)을 통한 빈번한 거래를 실행하게 되는 역추세적인 실행이 일반적이다.

가상화폐에서 적용되는 알고리즘 매매에서는 이른바 스테플코인과 비트코인의 적정가격 편차를 이용한 차익거래를 일부 거래소 봇이 수행 하고는 있지만 완전한 차익거래는 제한적인 헤지 수단으로 인해 활용도가 많지 않다.

다만 유사 차익거래는 거래소간 가격의 차이를 이용한 마켓스프레드 전략이나 바스켓 차익거래로서 비트코인 도미넌스를 지표료 계량해 시세추종전략을 알고리즘 트레이딩 대입한 알고리즘이 비교적 높은 수익을 나타내는 것으로 알려지고 있다.

그러나 봇에 장착된 자금의 규모나 늘어나면서 빈번한 거래를 통한 유동성을 키우는 긍정 적인 효과도 있지만 기술적 손절이행으로 인한 오퍼의 미체결 위험 때문에 시장의 변동성이 일시적으로 확대되는 부작용이 종종 관측 되고 있다.

알고리즘 트레이딩에서 추천 하자면 기본적인 차익거래의 차원에서 접근 하는 것이 좋다.

완벽하지 않지만 유사 차익거래를 통한 수익 창출인데 이른바 상품간 통계적 가치의 반복 습관을 데이터화 한 스프레드 알고리즘 트레이딩 전략이다.

파생상품은 비교적 헤지 상품이 다양함으로 마켓스프레드 켈린더스프레드 상대 강도를 이요하는 RSI스프레드등의 다양한 전략을 이해하면서 적용 해야만 수익율을 높일 수 있다.

경제학과 2학년인데 알고리즘트레이딩 입문하려 합니다. 조언 부탁드립니다.

안녕하세요, 현재 경제학과 2학년 학생이고, 주식에 관심갖고 2년째 투자하고 있습니다. 학부 졸업 후 금융공학쪽으로 진로를 정할까 하는데, 미리 알고리즘 트레이딩을 배워놓으면 제 알고리즘 트레이딩 스스로 더 많은 일을 할 수 있을 것 같아 가입했습니다. 염치 불구하고 몇 가지 질문 드리겠습니다.

1. 제가 찾아보니 매매 알고리즘을 스스로 짜고 실제 매매에 이용하려면 통계학, 수학, 컴퓨터 언어에 대해 능통해야 한다고 들었습니다. 하지만 알고리즘 트레이딩 각 분야에서 구체적으로 어떤 수준이 필요한 지에 대해서는 찾기가 힘들었습니다. 실제 매매 알고리즘을 짜려면 통계학, 수학의 학부 몇년 생 과정까지 배워야 하고, 컴퓨터 언어는 어느 수준까지 배워야 하나요??

2. 통계학, 수학의 경우는 알고리즘 트레이딩 책을 사서 독학하려 합니다. 경제학과라 경제수학을 배우기에 이 부분은 어느 정도 걱정을 덜은 상태입니다. 하지만 막막한 부분이 컴퓨터 언어 쪽 입니다. 매매 알고리즘을 만들고 사용하는 데에 필요한 컴퓨터 언어 지식을 습득할 때, 현실적으로 독학으로 무리없이 가능 할까요? 아니면 인터넷 강의가 필요한가요?

자바, R, c, 엉뚱한 삽질 힘빼지 마시고 그냥 액셀로 하세요 만능임 (통계학 =액셀 , 수학 = 액셀 , 컴퓨터 = 액셀 VBA, 주식시세 =HTS API 액셀 연동됨 ) 단점은 속도 때문임. 따라서 알고리즘이 98% 비중 속도는 2% 안됨 / 미 MIT 수석자 라도 "창인적인" 마인드가 알고리즘 트레이딩 필요한 분야임. 추가로 시장 경험치가 필요합니다. 실거래 하고 맞지 않아 99.999% 쓰레기 까깝습니다. 0.01% 세계 알고리즘 트레이딩 전세계 알고 약 1,000만명 연구중

1. 통계학이건 수학이건 뭐 일단 복잡한 이론부터 필요하지는 않습니다. 그냥 산수만 알아도 짤수 있는게 매매 알고리즘이니까요.
통계학부에서 배우는 뭐 정규분포, t검정, 시계열분석모형 . 이런 거 쓰는 경우도 흔치 않고 수학도 대개는 단순한 고등학교 수준이 대부분이고.
물론 깊이를 들어가다보면 결국에는 다 통하니까 능통하시면 좋겠지요. 필요한건 그때 공부하면 돼요.

2. 컴퓨터 언어
독학이나 인강이나 같은 거 아녔어요? 컴퓨터언어가 독학으로 안되실 정도 학습능력이시면 이바닥도 쉽지 않으실텐데.
컴퓨터 언어 너무 배우느라 시간 많이 낭비마시고 그냥 트레이드 스테이션이나 엑셀로 하셔도 되고.

엑셀을 제대로 하려면 vba라는 언어를 배워야 하는데 그렇다 해도 원하는 기능을 구현하지 못할경우가 많습니다 언어는 c#을 추천하고 데이터베이스도 공부하세요 그런데 중요한건 전략입니다 시장을 관찰하고 움직임을 예측해야 하는데 접근방법은 다양하니 직접 연구해야 합니다 개인적으로는 철학을 깊게 공부할것을 추천합니다
동서양 가리지 말고 폭넓게 공부하면 방향이 어느정도 보일거에요

손매매로도 수익 낼만한 좋은 전략이 있다면 자신의 능력을 개발하던지 개발할 사람을 찾던지 하는거야 시간문제라서
개발 능력을 키우는것 보다
수익을 낼만한 좋은 모델을 찾고 시장에 대한 경험이 더 중요하다고 봅니다.
그리고
그리고 시스템도 결국 사람이 운용하는 것인지라
시스템이 내주는 신호를 못 믿고 괜히 사람이 손을 댔다가 그르치는 경우도 있습니다.
PK 투자자문 운용하는 알바트로스님의 글에도 그런 내용 있더군요.
자신의 전략으로 수동매매해서 수익을 꾸준히 낼만한 수준의 멘탈을 가진 사람이라면
시스템으로도 성공할 가능성은 있다고 봅니다.

알고리즘 트레이딩

250만원, 고반발 금장 아이언세트, '60만원'대 72% 할인 판매!

Q:요즘 투자정보가 넘쳐난다. 속도까지 빨라지니 투자자들에게는 가히 정보의 홍수라 할 만큼 정보량이 대단하다. 정보의 홍수 속에서 컴퓨터를 통한 효율적인 트레이딩 방법이 있나.

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A:여의도 증권사 트레이딩룸에는 10여명의 트레이더가 개인당 6~9개의 모니터를 뚫어져라 쳐다보고 있다. 글로벌 시장상황은 물론 투자 종목에 대한 초당 수백 건의 신규 정보를 최대한 짧은 시간 안에 한눈에 보고 분석하기 위해서다.

최근 투자 정보량의 증가는 마이크로칩 밀도가 18개월 마다 2배로 늘어난다는 `무어의 법칙`을 넘어서는 연간 2배 수준으로 증가하고 있다. 이 같은 정보량 폭증에는 세계 각국 거래소 간 경쟁 심화가 한몫 했다. 이들은 자신의 거래량을 높이기 위해 투자자들에게 좀 더 빠른 정보를 제공하려 한다. 특히 다수 거래소 간 경쟁하는 금융 선진국은 경쟁이 더 치열하다.

미국 마켓데이터피크스 사이트에 따르면 10여개 미국 거래소들이 제공하는 정보 건수는 지난해 초당 300만건에서 현재 초당 600만건으로 두 배 늘어났다. 이제 눈으로 투자하는 시대에서 컴퓨터 알고리즘을 통해 보지 않고 투자해야 하는 시대로 넘어가고 있다. 보통 사람의 눈으로 확인할 수 있는 정보의 양은 초당 60건이 알고리즘 트레이딩 최대라고 한다. 국내 주식시장도 초당 1000건 이상 정보가 제공되고 있으니 눈으로만 의존해서 투자판단을 할 수 있는 수준은 이미 넘어섰다.

해외 금융 선진국은 이런 시대의 흐름에 발맞춰 알고리즘 트레이딩, 스마트 주문경유(SOR), 고빈도 거래 등의 최첨단 투자기법의 속도 경쟁에 열을 올리고 있다. 눈 깜빡할 사이보다 짧은 100만분의 1초를 앞지르기 위한 경쟁이 치열하다.

물론 개인 투자 비중이 높은 국내에서 해외와 같이 무한대로 정보량을 늘리거나 속도경쟁을 할 경우 오히려 정보보이용의 역차별이 발생할 수 있다. 그러나 해외 자본시장과의 경쟁에서 뒤처지지 않기 위한 정보 제공 대량화와 초고속화는 화두이자, 선결해야 할 과제다.

알고랩(Algolab), 퀀트 트레이딩의 영역 확대 이끈다

[조이뉴스24 박재덕 기자] 주식시장에서 안정적인 투자기법으로 자리잡은 퀀트 트레이딩(Quantitative)이 영역을 넓혀 가상자산으로 확대되고 있다.

퀀트 트레이딩은 알고리즘 트레이딩과 맥을 같이하는 투자기법으로 AI기술을 바탕으로 한 컴퓨터 프로그램을 통해 시장 정보를 분석해 매매하는 기업을 말한다. 퀀트 트레이딩의 가장 큰 장점으로는 지표 기반의 투자전략을 수립, 인간의 감정이 개입할 여지를 최소화했다는 것을 꼽을 수 있다.

[사진=알고랩 ]

퀀트 트레이딩에 있어 가장 중요한 것은 전략수립으로 수학 및 통계지식을 이용해 빅데이터를 분석 및 시장의 흐름을 파악, 가장 적합한 투자 로직(Logic)을 찾아 모델링을 하는 단계가 포함된다.

일례로, 한투증권의 경우 패턴인식형 퀀트 모델을 도입, 시총 상위종목의 주가 상승 전 그래프 모양을 학습하여 유사한 흐름을 보이는 종목을 선택해 투자하는 방법으로 안정적인 수익률을 선보였다.

가상자산 거래소에서도 퀀트 기법은 통용된다.

특히, 역사와 함께하는 주식시장에 비해 숫자 또는 지표 데이터가 상대적으로 많은 가상자산 시장에서 퀀트 전략은 급변하는 시장흐름에 대응할 수 있는 효과적인 전략으로 주목받고 있다.

퀀트 트레이딩 및 알고리즘 트레이딩 모델을 개발 및 서비스하는 ‘알고랩(Algolab)’의 경우 다년간의 자체 개발 및 운용, 백테스팅 데이터를 통해 보유 전략에 대한 안정성을 검증해 실제 투자에 긍정적인 결과를 제공할 수 있다.

알고랩(Algolab)은 영국에 위치한 알고리즘 트레이딩 전문 서비스 업체로 펀드 자산운용, 알고리즘 트레이딩 서비스 개발 및 제공을 한다. 현재 알고랩(Algolab) 알고리즘 트레이딩 웹사이트를 통해 공개된 알고리즘으로는 아비트라제(Arbitrage) 알고리즘, 추세지향성(Directional) 알고리즘, 고빈도 매매(Orderbook enhancing) 알고리즘 등이 있다.


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