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데이터사이언스과정을 준비하면서 고민을 많이 했습니다. 이미 했던 다른 과정과 다른 점을 어떻게 보여줄지 입니다. ‘알고리즘트레이딩 전략개발과정’,’알고리즘트레이딩 금융수학과정’은 데이터사이언스과정에 비하여 트레이더 친화적으로 만들어진 과정입니다. 과정을 만들었을 때의 규제환경 때문에 이전 과정은 전략 혹은 알고리즘을 직접적으로 소개하고 설명하는 부분이 많았습니다. 그렇지만 지난 몇 년사이 규제가 바뀌면서 매매환경이 바뀌었습니다. 유동성을 전제로 한 전략이 시장에서 성공하기 쉽지 않고 무언가 새로운 전략을 찾아야 하는 과제에 맞부딪쳤씁니다.
데이타 사이언스과정은 이런 질문과 요구에 부응하기 위하여 만들어졌습니다. 어려운 시장환경속에서도 물고기를 잡을 수 있는 ‘낚시하는 기술’을 가르칠 목적으로 만들어졌습니다. 반면 트레이더 혹은 매매와 관련한 분들은 “바로 사용할 수 있는 무언가”에 관심을 보입니다. 그 때문에 알고리즘트레이딩을 위한 데이터사이언스 과정에 올라온 댓글도 이런 관심의 반영이라고 생각합니다.
교육비가 적지 않기때문에 교육을 선택할 때 신중하여야 합니다. 그래서 데이터사이언스과정이 이전 과정과 어떻게 다른지, 강사님이 생각이 담긴 글을 올립니다. 교육을 신청할 때 도움이 되시길 바랍니다.
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아래는 강사님이신 (주)휘안리서치 장순용 연구소장님의 글입니다.
이번 교육과정은 김형준 대표님께서 smallake사이트를 통해서 최근 몇년동안 제공하신 교육과정과 같은 성격이며 차별점이라고 한다면 시계열 데이터 마이닝 프로그램 PrimaXL을 교재로 제공하여 실습을 용이하게 했으며 머신러닝과 같은 데이터 사이언스 기법을 본격적으로 사용하게 되는 점입니다.
이 교육과정의 목표는 금융공학+확률+통계+데이터 사이언스를 융합한 알고리즘 트레이딩의 기술적, 학문적 교육입니다. 미국 유수 대학에서 제공하는 quant양성 과정을 참고해서 불필요하다고 생각하는 파생상품 설계부분을 줄이고 지금 hot하게 떠오르고 있는 데이터 사이언스 내용을 보강한 실용적 내용을 담았습니다. 또한, 큰 틀안에서 전략의 원리에 대해서도 설명해 드립니다(예: 페어트레이딩). 세부 교육 내용은 사이트를 참조해 주세요.
강의에서 일일종가를 시그널로 삼아서 분석과 예측을 해보인다면, 이것은 어디까지나 원리를 쉽게 설명하기 위한 예문일 뿐입니다. 기관, 외국인 매매 등과 같은 데이터가 있으시다면 시그널로 추가하여 분석 및 예측에 응용하실 수 있습니다. 이 교육과정에서 강조하는 것은 원리의 이해와 응용입니다.
이 교육과정에서 제공하지 않는 것도 있습니다.
첫째 데이터입니다. 야후나 구글 등에서 무료로 제공하는 데이터보다 더 양질의 데이터는 일단 유료입니다. 아니면 개인이 증권회사를 통해서 직접 받아두었다가 사용하여야 합니다. 저희는 유료 데이터를 배포할 권한이 없습니다. 참고로 PrimaXL은 시계열 데이터 분석 프로그램이지 데이터 서비스는 아닙니다.
둘째 매매일지입니다. 교육과정은 기술적 학문적 소양을 기르는 것을 목표료 하지 실적을 홍보하려는 목적은 없습니다.
셋째 세부전략입니다. 예를 들어서 확률적으로 최적화된 시계열 분석과 예측 방법에 대해서 알려드립니다. 그런데 이것을 가지고 어떻게 전략에 활용하느냐는 개개인의 몫이라고 말씀드리고 싶습니다. 잘 아시다시피 예측이 같더라도 상반된 전략이 있을 수 있습니다.
이 교육과정에서는 데이터 사이언스 기술을 기존의 금융공학과 융합하여 그 어느 교육기관에서도 제공하지 않는 참신한 내용을 농축하여 제공합니다. 수강자께서 앞으로 계속 투자활동에 정진하실 계획이시라면 꼭 한번쯤은 수강하셔야 되는 유익한 내용입니다.
감에 의존하는 아마츄어 트레이딩을 벗어나서 퀀트(quant)의 세계에 한발짝 가까워지는 기회를 제공해 드립니다. 혹시 아직도 의문점이 있으시다면 댓글을 주시면 정성껏 설명을 하겠습니다.
감사합니다.
