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ZeroAOS를 처음 기획할 때 보았던 논문중 하나가 Penn-Lehman Automated Trading Project의 결과보고서입니다. 이 논문에 나온 알고리즘 시뮬레이션 방법론은 ZeroAOS에 적용했었습니다. 그렇지만 이 프로젝트는 담당했던 교수가 누구인지 관심을 가지고 보지 않았습니다.
Michael Kearns교수입니다. 현재 펜실베니아 대학교수입니다. 전공은 컴퓨터공학입니다. 전공이 금융공학이 아니라 컴퓨터공학입니다. 그런데 Penn Project를 했을까요? 경력을 보니까 2001년이후 인공지능과 기계학습 전공을 살려서 헤지펀드와 관련한 일을 많이 했네요. Penn-Lehman Automated Trading Project을 한 것이 우연은 아닙니다.
I spent the decade 1991-2001 in basic AI and machine learning research at Bell Labs and AT&T Labs. I spent 2001 as CTO of the European venture capital firm Syntek Capital, and joined the Penn faculty in January 2002. From June 2009 through September 2013, I helped run a quantitative trading team in the MultiQuant division of SAC Capital in New York City. From May 2007 through April 2009, I led a quantitative trading team at Bank of America in New York City, working on both proprietary and algorithmic trading strategies within BofA’s Electronic Trading Services division. From the Spring of 2002 through May 2007, I was first a consultant to, and later the head of, a quant prop trading team within the Equity Strategies group of Lehman Brothers in New York City.
굳이 kearns 교수를 소개하는 이유는 이 분의 논문입니다. 전공을 살려서 고빈도 매매와 시장 미시구조에 관한 논문을 발표하셨네요.
Machine Learning for Market Microstructure and High Frequency Trading
제목이 무척 마음에 듭니다. 위 논문의 공저자는 Y. Nevmyvaka입니다. Kearns 교수와 함께 SAC Capital을 경영하고 있는 분입니다. 숫자가 없는 논문입니다. 읽기 쉽습니다.
Kearns교수는 자신이 쓴 기계학습에 관한 책도 초록을 공개하였습니다. 관심이 있으시면 살펴보세요.
The Computational Complexity of Machine Learning
2.
Kearns 교수의 홈페이지를 보면 트레이딩과 관련한 논문이 무척 많습니다. 그 중 하나를 소개하면 2012년 The 44th ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2012)에서 발표한 자료입니다. 제목은 Algorithmic Trading and Computational Finance입니다.
또다른 논문으로 고빈도매매와 관련한 논문도 있습니다.
Empirical Limitations on High Frequency Trading Profitability
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