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  • 중급, 고급

퀀트 머신러닝 : 데이터 사이언티스트가 알려주는 확실한 투자 전략

나만의 Advanced한 퀀트 전략을 가지고 싶은 예비 파이어족 투자자는 물론, 금융권 취업 포트폴리오를 제작하고자 하는 분들을 위한! 전통적인 투자 전략을 이기는 실전 퀀트 머신러닝

4기
23.03.12 ~ 23.04.09 (총 5회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 15시간)
5기
23.03.12 ~ 23.04.23 (총 7회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 21시간)
6기
23.03.12 ~ 23.04.30 (총 8회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 24시간)

손실 최소, 이익 극대화가 가능한 퀀트 투자!
이제 나만의 머신러닝 구축으로 직접 전략을 수립해 보세요

실제 유료 서비스 중인 [퀀터스]의 개발자이자 퀀트 공학자가 직접 알려드립니다. 퀀트 투자에 필요한 데이터, 베이스코드까지 전부 제공하는 국내 유일 강의입니다.


확실한 수익을 창출하는 나만의 퀀트 전략 구현 첫걸음
지금 바로 함께하세요.

퀀트 머신러닝
강의소개

퀀트 투자 전략, 머신러닝으로 직접 평가해 보세요!

퀀트 머신러닝

01. 시장이 불황일 때에도 손실을 최소화 하면서 수익을 얻을 수 있는 방법이 퀀트 투자입니다.

퀀트 투자는 과거의 데이터를 바탕으로 전략을 수립하여 수익을 창출하는 방법입니다. 따라서 투자의 손실을 최소화하고 수익은 극대화 할 수 있습니다. 본 강의는 퀀트투자 개념부터 전략, 머신러닝을 활용한 전략 운용 프로그램 구축까지 알려드립니다.

02. 퀀트 투자의 핵심!! 데이터와 최신 연구 자료까지 다루는 퀀트 머신러닝의 A to Z

성공하는 퀀트 투자를 위해 가장 중요한 것은 '히스토리'입니다. 어떤 퀀트 투자 전략이 효율적으로 돈을 벌었는지, 어떤 데이터를 활용해야 하는지 과거의 데이터를 기반으로 판단해야 하기 때문입니다. 강사님은 현재 [퀀터스]라는 백테스팅 프로그램 서비스를 개발하고 제공하고 있습니다. 또한 이전에도 머신러닝을 개발하여 투자 수익을 창출하였습니다. 지금까지 강사님께서 수집한 연간 수백만원 상당 & 총 10년치의 시장 데이터 뿐만 아니라, 최신 연구 자료와 투자 동향까지 어디서도 듣기 힘든 정보들을 종강 후에도 커뮤니티 채널에서 빠르게 공유받을 수 있습니다.

03. 단 4개월 만에 이용자 3만명! 퀀트 전략 운용 프로그램 [퀀터스]의 개발자가 알려드립니다.

시중에 퀀트 투자를 배워 돈을 번 사람들은 존재합니다. 하지만 직접 전략 운용 테스트를 실제로 수익을 창출 할 정도로 정교하고 정확하게 개발하여 서비스런칭까지 한 투자자는 거의 없습니다. 강사님이 개발한 전략 운용 테스트는 CAGR 19.01%, 실전 수익률 16.95%를 기록하였습니다. 시중에 나온 전략 운용 프로그램을 사용하는 투자가 아닌, 직접 '나에게' 딱 맞는 프로그램을 만들어 확실한 투자를 할 수 있도록 알려드립니다!.

온라인 강의 무료 제공

잠깐! 먼저 수강해야하는 온라인 강의가 있어요.

해당 분야에 대한 기초 지식이 부족하다면? 꼭 이 강의를 수강해야 해요!


본 강의에서
무엇을 얻어갈 수 있나요?

실제 수익률 17%, 4개월 만에 누적 백테스팅 100만 건 프로그램 [퀀터스]를 개발한 퀀트 공학자의 머신러닝 개발 노하우!

  • 10년 이상의 데이터 제공

    과거 & 최신

    퀀트 투자 전략 머신러닝 구축에 필요한 방대한 과거 데이터를 제공합니다. 데이터가 없으면 머신러닝의 정확도는 높을 수가 없습니다. 하지만, 데이터를 찾아서 활용하기도 어렵습니다. 본 강의에서 데이터를 받아 활용해보세요.

    퀀트 머신러닝
  • 실전 적용 알고리즘 코드 제공

    전략 구축

    방대한 데이터가 준비 되었다면 다음은 전략 구축을 위한 베이스 코드를 수립하는 것입니다. 강사님께서 실전에 적용하고 있는 알고리즘 코드를 제공합니다.

    퀀트 머신러닝
  • 논문 분석 및 구현

    기초부터 해외 논문까지

    퀀트 전략을 위한 퀀트 기본 개념부터 해외 주요 논문의 소스 구현까지 모두 알려드립니다. 실제 국민연금에서 강의를 진행했고, 이에 대한 만족도는 300% 이상이였습니다!

    퀀트 머신러닝

르네상스 테크놀로지에서 운용하는 퀀트 전략
본 강의를 통해 직접 만들어 보세요!


본 강의가 특별한 이유는
무엇인가요?

1

퀀트 공학자가 직접 알려주는 퀀트 개념부터 머신러닝 구축까지!

르네상스 테크놀로지와 같이 성공적인 퀀트 머신러닝 알고리즘을 만들기 위해서는 퀀트 투자에 대한 근본적인 이해부터 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 이해, 그를 구현해낼 수 있는 스킬을 모두 동시에 갖추어야 합니다. 하지만 퀀트 투자에 대해 알고 있어도 머신러닝을 구축해 본 경험이 없을 수 있고, 머신러닝은 할 수 있지만 퀀트에 대한 이해가 부족한 경우도 있습니다. 따라서 두 가지 모두 경험이 있고, 실제로 프로그램을 활용하여 수익도 얻고 있는 강사님을 모셨습니다.

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개개인의 필요에 따라 커리큘럼을 선택할 수 있습니다.

5주간은 퀀트에 대한 개념부터 이를 머신러닝으로 구현하는 실습이 진행됩니다. 이후 2주간은 퀀트 머신러닝 구축 실습을 중점적으로 진행합니다. 마지막 1주는 나만의 머신러닝 구축을 위한 1:1 컨설팅까지 진행합니다. 실습은 공부를 더 한 후 진행하고 싶다면 우선은 5주간의 기본 수업을 신청하세요! 추후에 실습을 추가로 들으실 수도 있습니다. 머신러닝을 더욱 정확하게 구축하고 싶으시다면 컨설팅까지 신청해보세요! 강사님께서 직접적인 피드백을 드립니다..

3

베타 테스트 기간 4개월 만에 달성한 누적 유저 3만 명, 누적 백테스팅 100만 건 [퀀터스] 개발자의 직강!

강사님께서 올해 초 정식 서비스를 제공을 시작한 [퀀터스]라는 퀀트 전략 운용 프로그램은 현재 많은 사람들이 활용하고 있습니다. 그만큼 막대한 과거 데이터를 제공하고, 정확한 전략 테스트 결과를 제공하고 있습니다. 강사님께서 퀀터스를 만들 수 있었던 머신러닝 구축 노하우를 알려드립니다.

수강혜택

어디서도 들을 수 없는 이야기!
강사님과 실시간으로 소통하는 디스코드 커뮤니티 채널

1

기존 수강생분들이 이미 함께하고 있습니다. 퀀트 머신러닝, 더이상 혼자 고민하지 마세요!

2

러닝스푼즈 프라이빗 커뮤니티 채널, 오직 퀀트 머신러닝 수강생분들만 입장 가능합니다.

FAQ

강의에 대해
궁금한 점이 있으신가요?

Q. 오프라인으로만 진행하나요?

네! 해당 강의는 실제 강사님과 실습을 하는 부분이 많습니다. 따라서 오프라인으로 수강하시는 것이 도움이 되실 것으로 판단됩니다.
다만, 복습을 위한 녹화본도 함께 제공해드릴 예정입니다.
과정 진행 시간 동안 담당 매니저가 디스코드 채널을 운영할 예정이며, 강사님과도 디스코드 채널을 통해 언제든 소통하실 수 있습니다.

Q. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요

실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다. OS는 Windows OS, Mac OS 모두 가능합니다.
또한 머신러닝 학습을 위해 파이썬 기초 문법 정도의 지식이 요구됩니다.
수강 전, 제공해드리는 무료 온라인 강의를 통해 파이썬 기초 문법 학습을 요청드립니다.

수료하신 분들의 추가적인 후기는 어떤가요?

투자 분야에서 ML/DL이 어느정도까지 활용되고 있고, 최신 동향도 파악할 수 있는 좋은 시간이었습니다. 내용도 여러 차례 복습하고, Code도 꼼꼼히 살펴보고, 투자에서 접목해보겠습니다! 투자 철학과 네트워킹에 대한 대표님의 열정 또한 인상깊었습니다. 강의를 통해 저만의 research를 꾸려나갈 수 있게 된 것 같습니다. 감사히 잘 들었습니다.

박성민, AI 연구원

두 달이라는 짧은 시간 동안 핵심 적인 내용을 많이 배울 수 있어서 좋았습니다. 퀀트 머신러닝이라는 어려운 분야를 홀로 해보기에는 엄두가 안났었는데 이런 수준 높은 강의를 들을 수 있어서 매우 유익한 시간이었습니다. 배운 내용을 바탕으로 저만의 전략을 잘 만들어서 꼭 실전 투자까지 해보려고 합니다. 그동안 진심으로 감사했습니다!!

김민우, 직장인

"논문을 공부하는게 투자에 의미가 있을까?"라는 생각을 했었는데, 강사님께서 논문의 내용을 실 투자까지 연결하여 trial한 경험담을 들을 수 있었습니다. 또한 강사님 덕분에 퀀트와 머신러닝에 대한 틀이 잡혔습니다. 주신 자료를 바탕으로 각 ML을 이용한 퀀트전략을 더 깊게 공부해나갈 수 있을 것 같습니다. 방대한 내용을 최대한 쉽게 전달해주셔서 감사합니다 :)

강해진, 취준생

💡  본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • * 본 과정은 전체 오프라인 & 온라인 LIVE로 진행되며, 녹화본은 제공되지 않습니다.
  • * 수강 신청 접수는 선착순으로 진행되며, 이후 과정이 조기 마감될 수 있습니다.
  • * 개강 안내는 모집 마감 2~3일 전 안내드립니다.
  • * 수강 시 개인 노트북이 반드시 필요합니다.
수강 대상

이런 분들은 꼭 들으셔야 해요!


직접 만든 advanced한 퀀트 전략으로 경제적 자유를 실천하고 싶은 분


투자 알고리즘 또는 트레이딩 프로그램을 만들고 싶으신 분


금융 데이터를 활용해 투자/취업 포트폴리오를 만들고 싶으신 분

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

퀀트 머신러닝
James Lee
이력사항
  • (현) 퀀터스테크놀로지스 CEO & CTO
  • - "모두를 위한 퀀트투자 플랫폼" 퀀터스 개발 총괄
  • - 퀀트 알고리즘 기반 자산운용 자회사 준비중
  • (현) 숭실대학교 정보과학대학원 겸임교수
  • - 금융과 딥러닝의 접목에 대해 강의 (국민연금 / 우리금융 등 다수 출강)
  • (전) 인텔리퀀트 퀀트 & 데이터사이언티스트
  • (전) 넥슨코리아 데이터사이언티스트
  • (전) Riiid! AI 사이언티스트
  • 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학부 박사과정 수료

커리큘럼 (8)

  • 1회차. 퀀트 투자와 시장의 이해

    강의 목표

    • 퀀트투자의 기초 개념에 대해 다룹니다. 퀀트의 종류는 매우 다양하고 방대합니다. 본 강의에서 다룰 퀀트투자의 범위와 개념에 대해 다룹니다.

    이론

    • 퀀트투자의 개념
    • 퀀트투자의 종류
    • 본 강의에서 주로 다룰 퀀트투자 기법의 소개
    • Multi-Factor Models
    • Asset Allocation
    • Macro / Micro forecast
    • Market anomalies
  • 2회차. 머신러닝과 딥러닝의 이해

    강의 목표

    • 본격적으로 퀀트를 모델링하는 과정에 들어가기 앞 서, 먼저 머신러닝과 딥러닝 모델에 대한 기초적인 개념들을 학습할 필요가 있습니다. 이번 시간에는 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리에 대해 알아보고, 본 강의에서 앞으로 다루게 될 조금 더 복잡한 모델들에 대해서도 간단히 알아본 이후, Colab 환경에서 실제 샘플 데이터 (주가차트)를 간단히 모델링 해보는 실습을 통해 머신러닝 구현과도 친숙해지는 시간을 가져보도록 합시다.

    이론

    • 머신러닝 / 딥러닝이란 무엇인가?
    • 머신러닝의 종류 – Supervised Learning, Un-Supervised Learning, Reinforcement Learning
    • discriminative model vs generative model
    • ARNN, CNN이란 무엇인가?

    실습

    • Colab 환경에서 간단한 딥 뉴럴 네트워크 모델 구축해보기
    • 주가 차트 데이터에 RNN, CNN을 적용해보기
  • 3회차. Multi Factor Model

    강의 목표

    • 멀티 팩터 (Multi-Factor) 모형은 주식의 수익률을 설명하는 팩터를 찾고, 해당 팩터들로 투자 대상을 선별하는 퀀트 알고리즘 입니다. 본 주차에서는 멀티 팩터 모형에 머신러닝을 접목하는 다양한 방법론들에 대해 학습합니다.

    이론

    • 멀티 팩터 모형의 이론적 배경
    • 차원 축소 및 요약 알고리즘의 이론적 배경 (PCA / PIA / Auto-Encoder)
    • 차원 요약 알고리즘을 활용한 잠재 팩터의 추출
    • Autoencoder Asset Pricing Models

    실습

    • PCA / PIA 기반 멀티팩터 모형 구현
    • Autoencoder Asset Pricing Model 구현
  • 4회차. 포트폴리오 이론과 최적화 알고리즘

    강의 목표

    • 포트폴리오 이론 (Portfolio Theory)은 주어진 자산군들을 투자하는 최적의 투자 비중을 계산하는 방법론을 다룹니다. 본 주차에서는 포트폴리오 이론에 따른 최적화 알고리즘에 머신러닝을 접목시키는 다양한 방법론들에 대해 학습합니다.

    이론

    • 포트폴리오 이론에 대하여
    • 최적화 알고리즘에 대한 설명
    • 베이지안 최적화
    • AutoEncoder 기반의 포트폴리오 최적화 알고리즘
    • 강화학습 기반의 포트폴리오 최적화 알고리즘
    • Risk Parity 전략의 이해
    • Hierarchical Risk Parity에 대한 설명

    실습

    • 베이지안 최적화 알고리즘을 통한 포트폴리오 최적화
    • 알고리즘을 통한 포트폴리오 최적화
  • 5회차. 실전에서 사용하는 최적화와 트레이딩 알고리즘

    강의 목표

    • 강화학습은 포트폴리오 최적화 이론 뿐 아니라 퀀트의 다양한 분야에서 활용되는 알고리즘 입니다. 본 주차에서는 강화학습의 이론적 배경과 포트폴리오 최적화 및 트레이딩 알고리즘에 어떻게 강화학습이 접목될 수 있는지 학습합니다.

    이론

    • 강화학습의 이론적 배경
    • 포트폴리오 최적화 이론에 대한 강화학습 접목
    • 트레이딩 파라미터 최적화에 대한 강화학습 접목의

    실습

    • 강화학습을 통한 포트폴리오 최적화
    • 강화학습을 통한 트레이딩 파라미터 최적화
  • 6회차. 추가 실습

    실습

    • AutoEncoder Asset Pricing Models: Line By Line 설명 및 고도화
    • IPCA 기반 Multi-Factor Model 구현
    • 실전 Multi-Factor 전략 구현
  • 7회차. 추가 실습

    실습

    • Hierarchical Risk Parity 상세 리뷰 및 구현
    • AutoEncoder 기반 Deep Portfolio Optimization 구현
    • Gerber Stats (By 해리 마코위츠) 구현
    • Gerber와 기존 머신러닝 (Risk-Parity, AE, 강화학습) 포트폴리오 최적화 접목
  • 8회차. 1 : 1 컨설팅 진행

    강의 목표

    • 마지막 회차인 8주차에서는 강사님게 1:1 컨설팅을 받을 수 있습니다. 강사님께서는 현재 4개월 베타 테스트 기간에만 누적 사용자 3만 명 이상, 누적 백테스팅 횟수 100만 건 이상의 성과를 낸 [퀀터스]를 만들어 제공하고 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로 수강생 개인에게 맞춤 컨설팅을 드릴 예정입니다.

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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퀀트 머신러닝 : 데이터 사이언티스트가 알려주는 확실한 투자 전략

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