◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ 돈을 베팅하기 전에 시스템 트레이딩으로 트레이딩 아이디어를 테스트하고 평가할 수 있다. 트레이딩 아이디어를 구체적인 규칙으로 만들어 과거의 성과를 평가하고 트레이딩 계획의 실행 가능성에 대한 결론을 도출할 수 있다. 시스템 규칙을 따르면 일정한 수준의 수익 예측 가능성을 유지할 수 있는 일관된 접근법을 제공한다. 그리고 프로세스에 감정과 추측이 개입되지 않게 하는 노하우를 알려준다. 처음부터 전문적인 등급의 개발을 시작하는 것과 시스템 전략의 백테스트를 시도하는 것은 어려워 보일 수 있다. 하지만 이 책은 업계 표준인 파이썬 언어를 시작하는 방법부터 전문적인 백테스트 환경을 구축하는 데 이르기까지 모든 과정을 안내한다. 다양한 트레이딩 전략을 자세히 설명하는 이 책을 통해 전문 시스템 트레이더가 될 수 있을 것이다. 베스트셀러 『Following the Trend』와 『Stocks on the Move』를 쓴 안드레아스 F. 클레노우의 신간으로, 앞선 두 책보다 더 깊이 있게 설명하며 선물과 주식을 거래하기 위한 전략을 다룬다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책은 좀 더 체계적으로 트레이딩하려는 사람들을 위한 내용으로, 갖고 있는 아이디어를 어떻게 백테스트하고 구현하는가를 보여주는 책이다. 기관 투자자들이 참고하면 많은 도움이 될 것이나 특히 개인 투자자들도 사용할 수 있도록 많은 배려를 하고 있으며, 이를 위해 공개적으로 접근 가능한 파이썬과 이를 기반으로 하는 최고의 백테스트 및 성과 분석 소트프웨어인 Zipline, PyFolio, Empyrical을 사용하고 있다. 주식과 선물 시장에서의 기본적인 시스템 트레이딩 기법들을 예를 들고 있으며, 이들만 잘 응용해도 광범위한 전략 구사가 가능하리라 믿는다. 이 책은 에이콘출판사와 내가 구상하고 있는 알고리듬 트레이딩 생태계의 일부로 세바스티앙 등의 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2020)와 스테판 젠슨의 『퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021)의 갭을 메우는 데 크게 기여할 것으로 믿는다. 특히 이 책의 Zipline을 활용한 백테스트를 확실하게 익힌다면 스테판 젠슨의 머신러닝과 딥러닝을 구현하는 데 있어 크게 도움이 될 것이다. 추가로 독자들이 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』에 나오는 좀 더 고급의 시스템 트레이딩 기법을 이 책에서 배운 Zipline을 통해 백테스트 연습을 하기를 권장한다. 이를 통해 독자들의 실력 향상을 점검할 수 있을 것이며, 독자들이 갖고 있는 트레이딩 전략의 실전 구현 가능성을 확인할 수 있을 것이다.

1장. 이 책에 대해 __이 책에서의 트레이딩 전략 __책을 읽는 법 __이 책의 저술 방식 __코드가 쓰여진 방식 2장. 시스템 트레이딩 __트레이딩 방법 검증 __과학적 접근법 __일관성 있는 방법론 __시간 관리 3장. 트레이딩 모델의 개발 __모델 목적 __규칙과 변형 __데이터 취급 __자산 클래스 __투자 유니버스 __배분과 리스크 수준 __진입과 청산 규칙 __리밸런싱 4장. 금융 리스크 __리스크의 계량화 __시가 평가 __공통 리스크의 논리적 오류 __성과를 내기 위해 지불해야 하는 대가로서의 리스크 5장. 파이썬 소개 __몇 가지 필요한 이야기들 __파이썬은 논리적 선택으로 등장한다 __프로그래밍 교육 방법 __컴퓨터에 파이썬 설치하기 __코드 몇 개 실행하기 __주피터 노트북으로 작업하기 __딕셔너리 룩업 __주피터 노트북을 시작할 때의 가능한 문제 __조건부 논리 __공통 실수 __라이브러리 설치 6장. 판다스 등장 __설명서와 도움말 __간단한 파이썬 시뮬레이션 __상관관계 그래프 만들기 __더 예쁜 그래프 7장. 트레이딩 전략 백테스트 __파이썬 백테스트 엔진 __집라인과 퀀토피안 __찬성과 반대 __Zipline Reloaded __집라인과 데이터 __퀀들 번들의 인제스트 __유용한 라이브러리 설치 __백테스트 알고리듬 작성 위치 __최초의 집라인 백테스트 __포트폴리오 백테스트 __이 책에 사용된 데이터 8장. 백테스트 결과 분석 __PyFolio 설치 __분석할 포트폴리오 알고리듬 __PyFolio를 통한 성과 분석 __맞춤형 분석 __일별 스냅샷 __맞춤형 시계열 분석 9장. ETF __좋은 ETF __나쁜 ETF __최악의 ETF __ETF의 공매도 10장. ETF 모델 구축 __자산 배분 모델 11장. 주식 __가장 어려운 자산 클래스 __방법론에 대한 한마디 __주식 투자 유니버스 __배당금 12장. 시스템 모멘텀 __모델 복제 __모멘텀 모델 규칙 요약 __투자 유니버스 __모멘텀 순위 __포지션 배분 __모멘텀 모델 논리 __하방 보호 __모멘텀 모델 소스 코드 __성과 __주식 모멘텀 모델 결과 13장. 선물 모델 __선물 기본 사항 __선물 메커니즘과 용어 __선물과 통화 노출 __선물과 레버리지 14장. 선물 모델링과 백테스트 __연속 가격 시계열 __집라인 연속 가격 시계열 행태 __계약, 연속 가격 및 롤링 15장. 선물 추세 추종 __추세 추종 원리 __핵심 추세 모델 다시 보기 __모델 목적 __투자 유니버스 __거래 빈도 __포지션 배분 __진입 규칙 __청산 규칙 __비용 및 슬리피지 __유동성에 대한 이자 __추세 모델 소스 코드 __핵심 추세 모델 결과 16장. 시간 수익률 추세 모델 __투자 유니버스 __트레이딩 빈도 __포지션 배분 __트레이딩 규칙 __동적 성과 차트 __시간 수익률 소스 코드 __시간 수익률 모델 성과 __리밸런싱 17장. 역추세 트레이딩 __역추세 모델 논리 __풀백의 계량화 __규칙 요약 __역추세 소스 코드 __역추세 결과 18장. 커브 트레이딩 __기간 구조 기본 사항 __기간 구조 효과의 계량화 __커브 모델 논리 __커브 트레이딩 소스 코드 __커브 트레이딩 결과 __모델 고려 사항 19장. 모델 비교와 결합 __모델 결합 __모델의 포트폴리오 구현 20장. 성과 시각화와 결합 __모델 결과 저장 __모델 성과 분석을 수행한 방법 __결합 포트폴리오 분석 방법 21장. 원숭이를 항상 이길 수는 없다 __버블씨가 월스트리트에 간다 __문제는 인덱스에 있다 __버블씨 찾기 22장. 초청 강의: 상대성과 측정 23장. 데이터 임포트 __번들 만들기 __집라인과 선물 데이터 __선물 데이터 번들 __프레임워크 패치하기 24장. 데이터와 데이터베이스 __자체 증권 데이터베이스 __MySQL Server 설치 __주식 시계열 테이블 만들기 __데이터베이스 채우기 __데이터베이스 쿼리 __데이터베이스 번들 만들기 25장. 마지막 말 - 앞으로의 길 __자신만의 모델 구축 __기타 백테스트 엔진 __시장에서 돈을 버는 방법