살아온 날의 흔적, 살아갈 날의 기록
1. 무척 흥미러운 작명.퀀트, 트레이더, 퀀트트레이더 그리고 아마추어퀀트까지. Quant라는 수식가 현대 트레이딩을 규정하는 핵심적인 용어로 발전하는 과정을 보여줍니다. 데이타와 기계의 시대를 맞아서 적절한 작명이라고 생각합니다. 대부분 기계학습과 자본시장을 결합할 때 사용하는 표현은 Machine Learning in Quant (Investing, Trading, Trader)입니다. Quant의 일부분이 아니라 Quant의 본질로 기계학습을 사용한 표현이기때문입니다. Machine Learning Quant 이 명칭을 쓰는 분들은 MLQ.ai입니다.이 때 MLQ는 Machine Learning Quant의…
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1. 2021년의 시작입니다. 올해 어떤 사건들이 자본시장을 채울까요? 흔히 하는 말처럼 다사다난할 듯 합니다. 그럼에도 불고하여 지난 십여년간 이어진 흐름이 바뀌지 않을 듯 합니다. 기계와 알고리즘을 이용한 매매… 개인적으로 보면 2010년 HFT가 시작으로 보입니다. 개인투자자 – 물론 넓은 의미의 개인입니다 – 들이 논문을 읽고 분석하고 프로그래밍하면서 매매를 하기 시작하였습니다. 증권사가 제공하는 데이타에서 벗어나서 나만의 데이타와 나만의 방법을 찾기 시작하였습니다. 그리고…
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1. 몇 년전 로보어드바이저시대, 알고리즘을 소개하는 분들에서 소개하였던 해외서비스가 Quantocracy입니다. 투자전략을 다루는 블로그 글을 모아서 소개하는 곳입니다. 지금도 운용중입니다. 이와 유사하지만 발상을 달리한 서비스가 나왔습니다. Academic Quant News 인데 블로그 글이 아닌 논문을 소개합니다. 사이트에 아래와 같은 표현을 올릴 정도로 Quantocracy의 영향을 받았습니다. Credit where credit’s due: this site was partly inspired by Quantocracy (known as The Whole Street a…
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1. Marcos Lopez de Prado, 친숙한 교수 이름중 하나입니다. 이 분이 올린 트윗에 올라온 논문입니다. Marcos Lopez de Prado는 트윗을 통해 코로나19의 위기를 금융공학, 자산운용이라는 관점으로 해석하여 교훈을 계속해서 올리고 있습니다. 이런 내용을 총정리한 논문이 ‘Three Quant Lessons from COVID-19’입니다. 저자의 주장은 크게 세가지입니다. Very few market makers experienced losses during the #COVID19 selloff. They learned their lesson after the…
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1. Python과 관련한 자료를 조사할 때 Quantopian 외 가장 많이 접했던 사람이 Yves Hilpisch입니다. Python Quant라고 합니다. Python과 관련한 행사를 보면 예외없이 발표자로 나옵니다. 이 분이 쓴 책이 Python for Finance – Analyze Big Financial Data입니다. 목차만 보면 중급이상의 실력을 가진 분들이 소화할 수 있는 책입니다. 이와 비슷한 책으로는 Derivatives Analytics Excerpt가 있습니다. 오늘 소개하려고 하는 책은 중급보다는 초급자를 대상으로…
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1. 볼 때마다 놀라는 블로그입니다. RK’s Musings은 금융 및 통계와 관련한 책을 읽고 소개하는 곳입니다. 그런데 주제도 그렇고 내용도 그렇고 차원을 달리합니다. 더구나 이틀에 하나 정도 올라옵니다. 소개한 글은 The Complete Guide to Capital Markets for Quantitative Professionals : Summary입니다. 저자의 약력입니다. Alex Kuznetsov has worked on Wall Street since 1997, as a technologist, strategist, and trader at Goldman Sachs,…
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