핸즈온 머신러닝·딥러닝 알고리즘 트레이딩
Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Keras를 활용한 효과적인 거래 전략
https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading
http://www.acornpub.co.kr/book/ml-algorithmic-trading
데이터 소스
- 시킹 알파Seeking Alpha의 어닝 콜 음석 녹취록
- 3,000개 이상의 미국 주식에 대한 퀀들Quandl 일별 가격과 다른 데이터 포인트
- 연방준비제도Fed, Federal Reserve와 그 외에서 수집한 다양한 매크로 펀더멘털 데이터
- 대규모 옐프Yelp 비즈니스 비평과 트위터 데이터셋
- 오일 탱크에 대한 이미지 데이터
시장 데이터 다운로드를 위한 pandas-datareader
거래를 위한 머신러닝의 사용 사례
- 위험 요소, 알파를 생성하고 거래 아이디어를 창출하기 위한 지도학습
- 개별 신호를 전략으로 집계
- 알고리즘으로 학습된 리스크 프로파일에 따른 자산 배분
- 합성 데이터의 사용이 포함된 전략의 테스트와 평가
- 강화학습을 사용한 전략의 상호작용하는 자동화된 정교화
데이터 제공업체와 사용 사례
전략 평가
- yellowsticks 라이브러리는 sklearn API를 확장해 모델 선택 프로세스를 용이하게 하는 진단적 시각화 도구를 생성한다. (https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading/blob/master/Chapter06/01_machine_learning_workflow.ipynb)