도서 소개

월드퀀트(WorldQuant)의 전·현직 리서치 연구원들이 작성한 보고서를 한 권으로 묶은 책이다. 퀀트 기법에 기반한 투자 전략은 연구 및 조사 과정에서 투자 아이디어를 창출한다. 해당 아이디어를 다양한 금융 데이터과 백테스팅 기법을 활용해 검증한다.

포트폴리오 구축 및 거래 실행 과정을 활용해 검증된 투자 아이디어를 실제 금융 솔루션으로 구현한다. 퀀트 전문 운용사는 투자를 실행하는 과정에서 당면하는 현실적 문제를 사내 보고서 형태로 발간해 문제를 해결하고 지적 재산을 축적하는 수단으로 활용한다. 이 책에는 이런 현실적 고민이 고스란히 담겨 있어 가치가 있다.

  출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 퀀트 트레이딩 전략을 설계, 평가, 실행하는 방법
■ 알파, 모멘텀 알파, 선물계약 및 선도계약 활용, 알파 개발의 제도적 연구
■ 월드퀀트가 제공하는 인터넷 기반 시뮬레이션 플랫폼인 웹심(WebSim)의 사용법

★ 월드퀀트 소개 ★

월드퀀트(WorldQuant)는 금융상품의 가격을 예측하 는 퀀트 수학 모델인 '알파(alpha)'를 설계하고 개발한 다. 수학적 표현, 컴퓨터 소스 코드, 구성 파라미터, 알 파 알고리즘은 여러 데이터를 포지션 혹은 트레이딩 전 략으로 변환한다. 알파는 시장의 잡음을 뚫고 시그널을 식별하고 분리하는 예측 트레이딩 모델의 핵심이다.
이 책에서는 지속적으로 증가하는 시장 데이터의 양과 다양성, 컴퓨터 기술의 진보, 알파의 설계와 배치를 목 적으로 하는 첨단 기술을 반영하는 새롭게 업데이트된 정보를 제공한다. 월드퀀트의 설립자이자 회장, CEO 인 이고르 툴친스키와 전 · 현직 월드퀀트 연구원, 포트 폴리오 매니저, 기술자가 심도 있게 작성한 각 장은 머 신러닝, 알파 상관관계, 일중 거래, ETF, 이벤트 기반 트레이딩 등 다양한 주제에 관한 새로운 통찰력을 제 공한다. 이 책을 읽고 나면 '예측 시그널 유니버스(the universe of predictive signals)'를 탐험하는 데 필요 한 정보를 얻을 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★

초과 수익에 관한 연구를 담아낸 책이다. 에세이 모음집으로서 계량 투자 트레이딩 분야에서 성공적인 계량 투자 방법을 다양한 관점으로 제공한다. 초과 수익의 존재부터 초과 수익의 구체적이고 기술적인 측면에 이르기까지 다양한 주제를 다룬다.
1부. '개론'에서는 초과 수익 창출에 관한 일반적 개론이며, 초과 수익의 일반적 주기와 손실을 최소화하는 혜안을 설명한다.
2부. '알파 설계 및 평가'에서는 초과 수익에 관한 기술적 측면을 다룬다. 연구(research) 단계에서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일, 초과 수익 전략을 개발하는 주요 단계, 초과 수익을 평가하고 향상하는 일 등을 설명한다. 여기서 핵심으로 다루는 주요 기술적 측면은 매매회전율(turnover), 백테스팅, 거래량, 통계적 차익거래, 과적합, 초과 수익 분산이다.
3부. '추가 토픽'에서는 파생상품 선물과 통화 같은 다양한 자산 클래스의 초과 수익 찾기, 모멘텀 초과 수익 개발, 뉴스와 소셜 미디어가 주식 수익률에 미치는 영향 등 초과 수익 전략 개발을 다룬다.
4부. '새로운 지평 - 웹심'에서는 웹 기반 초과 수익 개발 도구인 웹심을 소개한다. '퀀텀 마니아(quant enthusiast)'들이 초과 수익 백테스팅(초과 수익 시뮬레이션이라고도 함)을 배울 수 있도록 이 도구를 무료로 제공하는데, 궁극적으로는 자신만의 초과 수익 트레이딩 전략을 개발해본다.
마지막으로 5부. '마지막 논평'에서는 퀀트 트레이딩(quantitative trading) 세계를 탐험할 준비가 된 모든 이에게 영감을 주는 에세이가 들어 있다.

  작가 소개

지은이 : 이고르 툴친스키
글로벌 퀀트 자산운용사인 월드퀀트(WorldQuant)의 창업자, 회장, CEO이며 코네티컷주 올드 그리니치에 본사를 둔 이 회사를 2007년에 설립했다. 밀레니엄 매니지먼트(Millennium Management)의 통계적 차익거래 포트폴리오 매니저로 12년간 근무했으며, 밀레니엄에 입사하기 전에는 벤처 투자가, AT&T 벨 연구소 과학자, 비디오 게임 프로그래머, 작가로 활동했다. 텍사스 대학교 오스틴(University of Texas at Austin)에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 9개월 만에 획득했으며, 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)의 와튼 스쿨(Wharton School)에서 재무와 기업가 정신으로 MBA를 수료했다. 교육의 신봉자로서 퀀트 대학교(Quant University)를 설립했으며, 금융공학 분야의 온라인 석사 학위와 응용 데이터 과학 모듈을 완전히 무료로 제공한다.

  목차

1부. 개론

1장. 알파 설계 소개_이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)
2장. 알파 리서치에 관한 연구_제프리 로프리트(Geoffrey Lauprete)
3장. 손절매_이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)

2부. 알파 설계 및 평가

4장. 알파 설계_스콧 벤더(Scott Bender), 용펭 히(Yongfeng He)
5장. 알파를 개발하는 방법: 케이스 스터디_판카지 바클리왈(Pankaj Bakliwal), 홍지 첸(Hongzhi Chen)
6장. 데이터와 알파 설계_웨이지아 리(Weijia Li)
7장. 매매회전율_프라틱 파텔(Pratik Patel)
8장. 알파 상관관계_친 당(Chinh Dang), 크리스핀 부이(Crispin Bui)
9장. 백테스팅 - 시그널 혹은 과적합?_장시 팡(Zhuangxi Fang), 펭 얀(Peng Yan)
10장. 편향 통제_아난드 이이어(Anand Iyer), 아디트야 프라카시(Aditya Prakash)
11장. 세 개 축 계획_니티쉬 마이니(Nitish Maini)
12장. 알파 강건성 향상을 위한 기법_마이클 코즐로프(Michael Kozlov)
13장. 알파와 리스크 팩터들_펭 완(Peng Wan)
14장. 리스크와 손실율_하마드 칸(Hammad Khan), 레베카 리먼(Rebecca Lehman)
15장. 자동화 검색에서 찾은 알파_유 후앙(Yu Huang), 바라트 인타라프라손크(Varat Intaraprasonk)
16장. 머신러닝으로 알파_마이클 코즐로프(Michael Kozlov)
17장. 알고리즘 사고_써니 마하잔(Sunny Mahajan)

3부. 추가 토픽

18장. 주식 가격과 거래량_콩 리(Cong Li), 후아이유 저우(Huaiyu Zhou)
19장. 재무제표 분석_폴 그리핀(Paul A. Griffin), 써니 마하잔(Sunny Mahajan)
20장. 기본적 분석과 알파 리서치_신예 탕(Xinye Tang), 카일린 치(Kailin Qi)
21장. 모멘텀 알파 소개_즈위 마(Zhiyu Ma), 아피트 아가왈(Arpit Agarwal), 라즐로 보르다(Laszlo Borda)
22장. 뉴스와 소셜 미디어가 주식 수익률에 미치는 영향_완쳉 장(Wancheng Zhang)
23장. 주식옵션시장으로부터의 주식 수익률 정보_스와스틱 티와리(Swastik Tiwari), 하르딕 아가왈(Hardik Agarwal)
24장. 기관투자가 리서치 101 - 애널리스트 분석 보고서_벤자민 이(Benjamin Ee), 하르딕 아가왈(Hardik Agarwal), 슈브함 고얄(Shubham Goyal), 아비쉐크파니그라히(Abhishek Panigrahy), 아난트 푸시카르(Anant Pushkar)
25장. 이벤트 주도 투자_프라틱 스리바스타바(Prateek Srivastava)
26장. 일중 데이터와 알파 리서치_두산 티모티티(Dusan Timotity)
27장. 일중 거래_로힛 쿠마르 자(Rohit Kumar Jha)
28장. 인덱스 알파의 발견_글렌 드수자(Glenn DeSouza)
29장. ETF와 알파 리서치_마크 이크춘 찬(Mark YikChun Chan)
30장. 선물 및 선도 거래의 알파 발견_로힛 아가왈(Rohit Agarwal), 레베카 리먼(Rebecca Lehman), 리처드 윌리엄스(Richard Williams)

4부. 새로운 지평 - 웹심

31장. 웹심 소개_제프리 스콧(Jeffrey Scott)

5부. 마지막 논평

32장. 매우 성공적인 퀀트들의 일곱 가지 습관_리처드 후(Richard Hu), 찰리 아스와티라탐(Chalee Asavathiratham)

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