머신러닝 및 GCP를 활용한 퀀트 트레이딩 소개

명확한 시작점 없이는 금융 시장과 데이터 과학 간의 격차를 해소하는 것이 부담스러울 수 있습니다. 이 과정은 퀀트 트레이딩, 머신러닝 및 클라우드 배포의 기초 개념을 안내합니다. 기본 시장 역학을 이해하는 것에서 예측 모델을 설계하고 평가하는 것으로 전환할 것입니다. 구조화된 서면 설명과 실용적인 코드 예제를 통해 클라우드 리소스를 활용하여 강력한 백테스팅 환경을 구축하고 트레이딩 전략을 자동화하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 변동성, 수익률, 추세 및 위험 관리를 포함한 핵심 트레이딩 개념 이해 - 시장 움직임을 예측하고 수익성 있는 패턴을 식별하기 위한 머신러닝 모델 구축 - 금융 시장 데이터를 수집, 처리 및 저장하기 위한 GCP에서 클라우드 파이프라인 구성 - 데이터 세트를 정리하고 예측 기능을 엔지니어링하기 위한 최신 데이터 라이브러리 적용 - 모델 일반화 및 성능을 평가하기 위한 백테스팅 워크플로우 설계 및 구현 - 클라우드 네이티브 서비스 및 기본 MLOps 원칙을 사용하여 자동화된 트레이딩 워크플로우 배포 여정은 필수 트레이딩 용어 및 금융 이론으로 시작하여 데이터 준비 및 예측 모델링으로 넘어갑니다. 그런 다음 클라우드 인프라를 사용하여 이러한 모델을 확장하는 방법을 탐색하고 체계적인 백테스팅 프레임워크를 만드는 것으로 마무리됩니다. 이 과정은 퀀트 트레이딩을 탐구하려는 금융, 데이터 과학 또는 소프트웨어 개발 초보자를 위해 설계되었습니다. 트레이딩 알고리즘 또는 클라우드 플랫폼에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 첫 번째 클라우드 기반 알고리즘 트레이딩 모델을 구축하세요.