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커리큘럼
퀀트
금융시장의 기초와 파이썬 도구부터 가치평가·포트폴리오·백테스팅·금융 머신러닝까지
기초
Chapter 1. 퀀트 투자 첫걸음: 금융시장의 이해
0/6 퀀트 투자란 무엇인가: 감이 아닌 데이터로 결정하기 예정
금융시장의 구조: 거래소·브로커·주문의 여정 예정
자산군 한눈에 보기: 주식·채권·통화·원자재·대체투자 예정
수익률과 위험: 투자 성과를 재는 두 개의 축 예정
지수(Index)와 벤치마크: S&P 500과 KOSPI는 어떻게 만들어지나 예정
패시브 vs 액티브, 그리고 퀀트의 자리 예정
Chapter 2. 퀀트의 도구: 파이썬과 금융 데이터
0/6 파이썬 환경 구축: 가상환경과 주피터 노트북 예정
NumPy 벡터 연산: 반복문 없이 계산하기 예정
pandas로 금융 시계열 데이터 다루기 예정
무료 금융 데이터 구하기: yfinance·FRED·KRX 예정
첫 실습: 수익률 계산과 누적 수익 곡선 그리기 예정
데이터 품질의 함정: 수정주가·결측치·생존 편향 예정
Chapter 3. 주식과 기업 가치 평가
0/10 주식회사의 탄생과 자본 조달(Equity Financing) 구조 예정
기업의 수익성 파악: 손익계산서(Income Statement) 해부 예정
기업의 건전성 파악: 대차대조표(Balance Sheet) 해부 예정
기업의 생존력 파악: 현금흐름표(Cash Flow) 해부 예정
절대가치평가 1: 배당할인모형(DDM)의 직관과 한계 예정
절대가치평가 2: 잉여현금흐름(FCFF, FCFE) 산출 프로세스 예정
절대가치평가 3: WACC 계산과 현금흐름할인법(DCF) 모델링 예정
상대가치평가 1: PER과 PBR의 올바른 활용법 (가치 함정 피하기) 예정
상대가치평가 2: 성장주를 위한 PSR, EV/EBITDA 분석 예정
자사주 매입(Buyback)과 배당이 주주 가치에 미치는 영향 예정
Chapter 4. 채권과 금리 모델
0/8 채권의 기초: 액면가, 표면금리(Coupon), 만기(Maturity) 예정
국채, 회사채, 하이일드 채권의 신용 스프레드(Credit Spread) 예정
수익률 곡선(Yield Curve)의 3가지 형태와 거시경제적 시그널 예정
장단기 금리 역전 현상은 왜 경기 침체를 예고하는가? 예정
채권 가격과 시장 금리의 역의 상관관계 수학적 증명 예정
이자율 리스크 측정 1: 맥콜리 듀레이션과 수정 듀레이션 예정
이자율 리스크 측정 2: 볼록성(Convexity)으로 가격 오차 보정하기 예정
채권 포트폴리오 면역(Immunization) 전략 예정
중급
Chapter 5. 파생상품 1: 선도와 선물
0/8 파생상품의 기원과 헤징(Hedging) vs 투기(Speculation) 예정
선도(Forward)와 선물(Futures)의 차이점: 장외 vs 장내 예정
일일정산(Daily Settlement)과 마진콜(Margin Call) 메커니즘 예정
선물 가격 결정의 원리: 보유비용 모형(Cost of Carry Model) 예정
현물과 선물의 괴리: 베이시스(Basis) 트레이딩의 기초 예정
콘탱고(Contango)와 백워데이션(Backwardation) 시장 구조 예정
원자재 ETF 투자자의 숙명: 롤오버(Roll-over) 비용과 위험 예정
선물 간 스프레드(Spread) 매매: 캘린더 스프레드와 상품 간 스프레드 예정
Chapter 6. 파생상품 2: 옵션
0/11 옵션의 기초: 콜(Call)과 풋(Put)의 비대칭적 수익 구조 예정
옵션 프리미엄의 분해: 내재 가치(Intrinsic)와 시간 가치(Time Value) 예정
내가격(ITM), 등가격(ATM), 외가격(OTM)의 동역학 예정
풋-콜 패리티(Put-Call Parity)와 합성 포지션 구축 예정
옵션 가격 결정 1: 이항 모형(Binomial Model)을 통한 직관적 이해 예정
옵션 가격 결정 2: 블랙-숄즈-머튼(BSM) 편미분 방정식의 탄생 예정
옵션 그릭스(Greeks) 1: 델타(Delta)와 방향성 리스크 예정
옵션 그릭스 2: 감마(Gamma)와 볼록성 리스크 예정
옵션 그릭스 3: 세타(Theta), 시간의 붕괴 예정
옵션 그릭스 4: 베가(Vega)와 변동성 트레이딩 예정
변동성 스마일(Volatility Smile)과 팻 테일의 증거 예정
Chapter 7. 고전 포트폴리오 최적화
0/7 포트폴리오 리스크의 수치화: 상관계수와 분산 효과 예정
마코위츠의 평균-분산 최적화(MVO) 프레임워크 예정
파이썬 구현: 효율적 투자선(Efficient Frontier) 바닥부터 그리기 예정
무위험 자산의 도입과 자본배분선(CAL) 예정
자본자산가격결정모형(CAPM): 시장 포트폴리오의 탄생 예정
체계적 위험(Beta)과 매니저의 실력(Alpha) 분리하기 예정
블랙-리터만(Black-Litterman) 모델: MVO의 극단적 쏠림 해결 예정
Chapter 8. 리스크 관리와 성과 지표
0/8 변동성(Volatility)은 완벽한 리스크 지표인가? 예정
하방 리스크의 핵심: MDD(Maximum Drawdown) 계산과 수중 기간 예정
위험 조정 성과 지표 1: Sharpe Ratio와 한계점 예정
위험 조정 성과 지표 2: Sortino Ratio와 하방 변동성 예정
위험 조정 성과 지표 3: Calmar Ratio와 Information Ratio 예정
극단적 꼬리 위험 측정: VaR(Value at Risk)의 3가지 계산법 예정
VaR의 한계 극복: CVaR (Expected Shortfall) 예정
최적의 자본 배치: 켈리 공식(Kelly Criterion)의 유도와 실전 적용 예정
Chapter 9. 팩터 투자와 스마트 베타
0/8 CAPM의 한계와 이례적 현상(Anomalies)의 발견 예정
파마-프렌치(Fama-French) 3팩터 모델: 사이즈와 가치 예정
파마-프렌치 5팩터 모델: 수익성과 투자 팩터 추가 예정
가장 강력한 팩터: 모멘텀(Momentum) 현상의 이해 예정
스마트 베타 ETF의 구조와 팩터 혼합(Factor Blending) 전략 예정
전통적 자산 배분: 60/40 포트폴리오의 영광과 인플레이션 취약성 예정
리스크 패리티(Risk Parity): 자본이 아닌 위험을 배분하라 예정
레이 달리오의 올웨더(All-Weather) 포트폴리오 해부 예정
Chapter 10. 룰 기반 전략과 백테스팅 기초
0/6 투자 전략의 해부: 유니버스·시그널·포지션·리밸런싱 예정
고전 룰 기반 전략: 이동평균 교차와 모멘텀 예정
백테스팅의 기본 원칙과 3대 함정: 선견 편향·생존 편향·과최적화 예정
거래 비용과 슬리피지: 백테스트와 실전의 간극 예정
백테스트 성과 리포트 읽기: CAGR·MDD·샤프 지수 예정
아웃오브샘플(Out-of-Sample)과 워크포워드 검증 기초 예정
심화
Chapter 11. 금융 특화 피처 엔지니어링
0/6 금융 시계열의 노이즈와 일반 Time Bar의 치명적 문제점 예정
정보 기반 샘플링 1: Volume Bar와 Tick Bar 추출 기법 예정
정보 기반 샘플링 2: Dollar Bar 기반의 차트 재구성 (파이썬 구현) 예정
마이크로스트럭처 피처: 롤(Roll) 모델과 핀(PIN) 지표 계산 예정
차분(Differencing)의 딜레마: 메모리 상실 vs 정상성 확보 예정
분수 차분(Fractional Differentiation): 딥러닝을 위한 최적의 타협점 예정
Chapter 12. 라벨링과 메타 모델링
0/6 고정 기간 수익률(Fixed Horizon) 라벨링이 ML 모델을 망치는 이유 예정
시장 변동성을 고려한 동적 임계값(Dynamic Threshold) 설정 기법 예정
트리플 배리어 메서드(Triple-Barrier Method) 라벨링 완벽 구현 예정
데이터 불균형 문제 해결: 동시발생(Concurrency)과 샘플 가중치 조정 예정
머신러닝 모델의 신뢰도 문제와 메타 라벨링(Meta-Labeling) 개념 예정
1차 예측(방향성 예측)과 2차 메타 예측(투자 비중 결정)의 결합 앙상블 예정
Chapter 13. 금융 특화 교차 검증
0/7 타임머신 오류: 금융 ML의 최대 적인 전방 주시 편향(Look-ahead Bias) 예정
일반 K-Fold CV가 금융 시계열 데이터에 재앙을 부르는 이유 예정
데이터 누수 완벽 차단: Purged & Embargoed K-Fold CV 설계 예정
다중 검정(Multiple Testing)의 함정: 억지스러운 백테스트 성과 걸러내기 예정
거짓 발견율(FDR) 제어와 벤자민-호치버그(Benjamini-Hochberg) 절차 예정
백테스트 과적합 확률(PBO) 산출 패키지 활용법 예정
샤프 지수의 과적합 보정: Deflated Sharpe Ratio(DSR) 측정 예정
Chapter 14. 서버리스 데이터 파이프라인
0/6 외부 데이터 소스(YFinance, FRED, Binance) 크롤링 및 API 아키텍처 예정
Rate Limit(요청 제한) 우회, 백오프(Backoff) 및 에러 핸들링 기법 예정
빅데이터 스토리지 고민: CSV, JSON, HDF5를 넘어 Parquet로 예정
PyArrow를 활용한 Parquet 데이터 압축률 및 I/O 속도 벤치마크 예정
데이터 파이프라인 컨테이너화: Docker와 AWS Lambda 기초 예정
Python 3.12 + GitHub Actions 기반 일일 무료 자동화 배치(Batch) 스케줄러 예정
Chapter 15. 커스텀 백테스팅 엔진 설계
0/6 상용 플랫폼(TradingView, QuantConnect)의 한계와 커스텀 엔진의 필요성 예정
백테스터의 두 축: 벡터화(Vectorized) vs 이벤트 기반(Event-Driven) 모델 예정
Pandas/Numpy 기반 초고속 벡터화 백테스터 프로토타이핑 예정
현실의 벽: 슬리피지, 거래소 수수료, 틱 사이즈의 정교한 객체지향 모델링 예정
데이터의 맹점 극복 1: 생존자 편향(Survivorship Bias) 차단 아키텍처 예정
데이터의 맹점 극복 2: 배당락, 액면분할 등 수정 주가(Adjusted Price) 처리 로직 예정
Chapter 16. 정적 리서치 플랫폼 배포
0/6 초고속 퀀트 블로그 및 대시보드 환경 세팅: Astro 6 + Tailwind v4 + MDX 예정
Astro Content Collections를 활용한 마크다운 문서 DB화 예정
빌드 타임(Build-time) 스크립트 1: Parquet 데이터를 읽어 MDX 메타데이터로 주입하기 예정
빌드 타임(Build-time) 스크립트 2: 백테스트 결과(JSON)를 정적 페이지로 변환 예정
MDX와 ECharts의 결합: 브라우저에서 동작하는 고성능 인터랙티브 백테스트 차트 렌더링 예정
Vercel / Cloudflare Pages를 활용한 자동 배포(CI/CD) 및 커스텀 도메인 연동 예정