알고리즘 거래를 위한 Python

10장. 트레이딩 운영 자동화

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

사람들은 컴퓨터가 너무 똑똑해져서 세상을 장악할까 봐 걱정하지만, 진짜 문제는 컴퓨터가 너무 멍청해서 이미 세상을 장악했다는 것입니다.

페드로 도밍고스

"이제 어쩌지?"라고 생각할 수도 있습니다. 과거 데이터와 스트리밍 데이터를 검색할 수 있는 트레이딩 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 매수 및 매도 주문을 하고 계좌 상태를 확인할 수 있습니다. 이 책에서는 시세 변동 방향을 예측하여 알고리즘 트레이딩 전략을 도출하는 다양한 방법을 소개했습니다. "결국 이 모든 것을 어떻게 조합하여 자동화된 방식으로 작동할 수 있는가?"라고 질문할 수 있습니다. 이 질문에는 일률적으로 답할 수 없습니다. 하지만 이 장에서는 이러한 맥락에서 중요한 몇 가지 주제를 다룹니다. 이 장에서는 하나의 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략이 배포된다고 가정합니다. 이는 예를 들어 자본 및 위험 관리와 같은 측면을 단순화합니다.

이 장에서는 다음 주제를 다룹니다. "자본 관리"에서는 켈리 기준에 대해 설명합니다. 전략의 특성과 사용 가능한 트레이딩 자본에 따라 켈리 기준은 트레이딩 규모를 결정하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘 트레이딩 전략에 대한 신뢰를 얻으려면 전략의 성과와 위험 특성에 대해 철저한 백테스트를 거쳐야 합니다. "ML 기반 트레이딩 전략 "은 "트레이딩 전략"에서 소개한 대로 머신러닝(ML)의 분류 알고리즘을 기반으로 한 예시 전략을 백테스트합니다 . 자동매매를 위해 알고리즘 트레이딩 전략을 배포하려면 실시간으로 들어오는 스트리밍 데이터와 함께 작동하는 온라인 알고리즘으로 변환해야 합니다. "온라인 알고리즘"에서는 오프라인 알고리즘을 온라인 알고리즘으로 변환하는 방법을 다룹니다.

"인프라 및 배포"에서는 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략이 Cloud에서 견고하고 안정적으로 실행되도록 하는 방법을 설명합니다. 모든 관련 주제를 자세히 다룰 수는 없지만 가용성, 성능, 보안 관점에서 볼 때 Cloud 배포는 이 맥락에서 유일하게 실행 가능한 옵션으로 보입니다. '로깅 및 모니터링 '에서는 로깅과 모니터링에 대해 다룹니다. 로깅은 자동 트레이딩 전략을 배포하는 동안 내역과 특정 이벤트를 분석할 수 있도록 하기 위해 중요합니다. 7장에서 소개한 소켓 통신을 통한 모니터링을 통해 원격으로 이벤트를 실시간으로 관찰할 수 있습니다. 이 장은 "시각적 단계별 개요"로 마무리하며, 알고리즘 트레이딩 전략의 자동화된 배포를 위한 핵심 단계를 시각적으로 요약하여 제공합니다.

자본 관리

알고리즘 트레이딩의 핵심 질문은 총 가용 자본이 주어졌을 때 특정 알고리즘 트레이딩 전략에 얼마만큼의 자본을 투입할 것인가 하는 것입니다. 이 질문에 대한 답은 알고리즘 트레이딩을 통해 달성하려는 주요 목표에 따라 다릅니다. 대부분의 개인과 금융기관은 장기적인 부의 극대화가 좋은 목표라는 데 동의할 것입니다. 이는 로탄도와 ...