[여의도/시뮬레이터 실습] 시장 미시구조와 마이크로 트레이딩 6기
강의소개
HFT(고빈도매매,초단타매매)은 컴퓨터를 통해 빠른 속도로 내는 주문을 수천 번 반복하는 거래로 알고리즘 매매 방식 중 하나입니다. 보통 미리 정해 놓은 조건과 전략에 따라 컴퓨터에 의해 빠른 속도로 주문이 이루어집니다. 실제 거래가 이루어지는 미시 시장의 구조를 이해하고, 컴퓨팅 기술을 이용하면 시장의 등락과 무관하게 수익을 얻을 수 있습니다.
본 교육 과정에서는 거래 시장의 미시적인 구조를 분석하여 고빈도매매라 불리는 HFT 전략에 대해 학습합니다. 거래 시장에는 많은 유형의 거래자들이 참여하고, 거래자들이 사용하는 전략들이 서로 경쟁하면서 시장은 균형 상태를 이루게 됩니다. 본 과정에서는 시장 미시구조라는 (Market microstructure) 이론을 통해 시장 균형의 원리를 학습하고, 미시시장의 특성을 활용한 HFT 전략에 대해 학습합니다. 또한, 실습 프로그램인 시장 시뮬레이터를 통해 각 전략의 특성을 실제로 분석해 봅니다. 그리고 HFT 전략과 관련된 해외 논문 3편을 통해 HFT 전략을 만드는 이론적 원리를 분석합니다.
강의상세
재무관리나 금융공학 분야에서는 주로 과거의 주가 데이터를 분석하지만, 시장미시구조론에서는 연속된 주문들의 유입 강도의 변화, 시장의 유동성 변화 등 주가가 생성되기 이전의 데이터를 분석합니다. 이러한 데이터로 가장 유용한 것이 거래소에서 증권사로 보내주는 원시 시세데이터 (틱 데이터)입니다. 이 데이터를 이용하면 자세하게 시장의 미시구조를 분석해 볼 수 있습니다. 다른 방법으로는 증권사의 API 서비스를 통한 2차적인 시세데이터를 이용할 수도 있습니다. 증권사 데이터는 거래소의 원시 데이터보다는 정보량이 부족하지만 그런대로 시장 미시구조를 분석해 볼 수 있습니다.
과정에서는 시장 시뮬레이터 프로그램을 제공하여 수강자 분들이 직접 HFT 전략을 만들어 볼 수 있도록 하였습니다. 시장 시뮬레이터는 증권사의 API 서비스를 이용하여 시세데이터를 받고 가상 거래를 통해 각 HFT전략에 대한 장.단점 들을 분석하고, 수익과 위험의 성능을 백 테스트해 볼 수 있는 기능을 제공합니다. 제공되는 시장 시뮬레이터는 교육 과정 이후에도 증권사에 접속하여 전략 시험에 활용할 수 있습니다.
강의 시간에 소개되는 주요 논문 리스트와 참고자료
* 관심 있으신 분들은 미리 찾아서 읽어보시면 학습에 도움이 됩니다.
- Why Do Security Prices Change? A Transaction-Level Analysis of NYSE Stocks - Ananth Madhavan, Matthew Richardson, and Mark Roomans* Latest Revision: November, 1996
- FLOW TOXICITY AND VOLATILITY IN A HIGH FREQUENCY WORLD - David Easley, Marcos M. López de Prado, Maureen O‟Hara, April 28, 2011
- ELW 관련 판결문 - 사건 2011고합600 자본시장과금융투자업에관한법률위반
- A stochastic model for order book dynamics -Rama Cont, Sasha Stoikov, Rishi Talreja IEOR Dept, Columbia University, New York, June 2010
- High-frequency trading in a limit order book - MARCO AVELLANEDA and SASHA STOIKOV* Mathematics, New York University, 2006
수강리뷰
이 수업에서 가장 좋았던 것은, 현재 증권시장에서 하는 투자 방식은 거시적인 접근을 먼저하고 시장을 분석하는데 비해, 이 수업에서는 거래되는 그 순간 순간의 미시시장에서의 가격 결정에 대한 다른 프레임을 볼 수 있었던 점입니다.
앞부분에서 최소주문액 분포가 어떤지, 교수님 혼자 시장 분석을 해놓으신게 있더라구요. 교수님이 혼자 정리하신 느낌이 들어 좋았습니다.
핀, VPIN 통해서 매수랑 매도의 강세를 측정한 추세추종기법에 대해 아이디어를 많이 얻었고 잔량과 체결강도를 시장미시구조 이론을 적용해서 볼 수 있게된 점이 좋았습니다. 또, 강사님이 주신 트레이딩 파일을 일별 데이터 수집하는데 쓸 수 있구요.
수강대상
실무 투자자
새로운 방법으로 금융 투자 분석을 시도하고 싶은 실무자/투자자
금융IT 개발자
금융 IT 개발자 및 일반 투자자
학계 관련자
금융, 재무 관련 전공 대학생/대학원생
수강 후 얻어갈 결과물
- 전문 개발자가 6년의 개발과정을 거쳐 만든 국내 유일의 HFT 시뮬레이터 제공
- 증권사 API 활용한 틱 데이터 수집 가능
- 최신 HFT 전략 논문 리뷰 (HTF 전략의 수익성에 대한 실증 분석 사례 등)
실습 시뮬레이터 영상
강의교수 소개
조성현 강의교수님
- 現 핀인사이트 인사이트 캠퍼스팀 연구 강의교수 및 사외 이사
- 現 핀인사이트 인사이트 캠퍼스팀 연구 강의교수 및 사외 이사
- 前 Lucent Technologies, Bell-Labs Innovations 수석 연구원
조성현 교수님은 가천대학교에서 물리학을 전공하고 KT에 입사하여 망관리센터 및 연구개발센터의 통신운용연구단에서 약 8년간 근무하다가, AT&T, Lucent Technologies로 이직하여 수석 연구원으로 10년간 종사한 통신 소프트웨어 전문가 입니다. 미국 Bell-lab에서 차세대 네트워크 구축에 대한 Training, 국내 KT, SKT 등의 국가기간망 구축 사업 분야에 종사했으며, 국제보안전문가 (CISSP)로 국내 VoIP 망의 보안 컨설팅 프로젝트를 수행했습니다. 이후 금융 분야에 진출하여 금융공학, 시장미시구조론, 알고리즘 트레이딩, 페어트레이딩, 금융 데이터마이닝 분야를 연구하고 있습니다. 물리학과 미국 Bell-Lab의 소프트웨어 기술에 금융 이론을 접목하여 금융 관련 시스템을 개발하고, 블로그를 통해 외국의 최신 투자 기법을 다룬 논문들의 내용을 소개하고 있습니다. 외환 전문인 갤럭시투자자문사에서 환위험관리 및 외환차익거래 시스템을 개발한 바 있으며, 약 5년 전부터 여의도 금융가와 강남 지역, 그리고 코스콤과 농협생명 등 기업체의 직원 연수교육의 금융 강사로 활동하고 있습니다.
커리큘럼
제1강 | 미시 거래시장 개요
1-2. 거시시장 vs. 미시시장
1-3. 미시시장의 특성
1-4. 거래 시장 네트워크
1-5. DMA와 API
1-6. 시세 데이터 (틱 데이터)
1-7. 시세와 주문의 지연시간 (Latency)
1-8. 미시시장의 거래 전략
제2강 | 실습 프로그램 (증권사 API)
2-2. 증권사 API 실습 프로그램 소개 (이베스트, 신한 금융투자 전용)
2-3. 시세 데이터 Replay 방식의 시뮬레이터
2-4. 마켓 몬테카를로 시뮬레이션 방식의 시뮬레이터
제3강 | 거래 시장의 특성 분석
3-2. 거래 시장의 참여자 유형
3-3. 거래 시장 용어
3-4. 시세 데이터의 주문 흐름 요약
3-5. Market Factors
3-6. 유동성 (Liquidity) 척도 측정 및 실시간 관찰 (실습 프로그램)
3-7. 주문의 분포 추정
제4강 | 거래시장의 이벤트 관찰
4-2. 최우선 호가의 지정가 주문 수량 분포 관찰
4-3. 잔량의 변화와 시장가 주문의 관계 관찰
4-4. 잔량의 변화와 지정가 주문의 관계 관찰
4-5. 잔량의 변화와 취소 주문의 관계 관찰
4-6. 잔량의 분포 관찰
4-7. 가격의 종류와 Bid-Ask Bouncing
4-8. 주문 강도와 주가의 관계 관찰
4-9. 취소 주문의 특징 및 취소 주문 분포
4-10. X-Ray 식 취소 주문 흐름 추적
제5강 | 거래시장 이벤트의 통계적 분석
5-2. 포아송 분포 및 주문 체결 확률
5-3. 지수 분포 및 Mid-price 변경 확률
5-4. 포아송 분포 및 지수 분포의 시뮬레이션
5-5. 시뮬레이션에 의한 호가창 이벤트 확률 계산
제6강 | 미시시장의 변동성 요인
6-2. 체결 수량, 체결 빈도 및 체결 방향
6-3. AR(1) 모형과 체결 방향의 연속 확률 추정
6-4. 체결 방향의 연속성 확인
6-5. Madhavan 모형과 변동성 요인 추정
제7강 | 시장미시구조 이론 (Market microstructure)
7-2. Kyle의 기본 모형
7-3. Kyle의 확장 모형
7-4. 정보보유 거래자와 Bluffing 전략
7-5. 고빈도매매에서 Piggyback 전략의 효과
7-6. Glosten & Milgrom 모형 (Information based model)
7-7. 효용함수와 위험회피 성향
7-8. Stoll의 모형 (Inventory model)
제8강 | Bid-Ask 스프레드
8-2. Roll의 스프레드 모형 및 실시간 관찰 (실습 프로그램)
8-3. Amihud의 ILLIQ 척도
8-4. 유동성 척도와 거래비용
제9강 | 정보보유 거래자 참여 비중 추정 모형 (1) – PIN
9-2. PIN 모형의 우도 함수
9-3. PIN 추정 (파이썬, R, 실습 프로그램)
9-4. PIN 모형과 주가의 상승, 하락 확률
제10강 | 정보보유 거래자 참여 비중 추정 모형 (2) – VPIN
10-2. VPIN 모형
10-3. VPIN 추정 (실습 프로그램)
10-4. VPIN 모형과 마켓메이커
제11강 | 시장미시구조론과 알고리즘 트레이딩
11-2. 거래비용 분석 (Transaction Cost Analysis : TCA)
11-3. 주문 집행 알고리즘
11-4. Almgren의 최적 주문 집행 알고리즘
11-5. Konishi의 최적 VWAP 집행 알고리즘
11-6. 거래량 프로파일과 거래량 예측 모형
제12강 | 고빈도 매매 (High Frequency Trading : HFT)
12-2. HFT 전략의 유형
12-3. 상대호가 주문을 이용한 전략
12-4. 실습 프로그램 전략 스크립트 시험 (MACD, Trailing stop)
12-5. 호가창의 정적 모형 (SOBI)
12-6. SOBI 전략 스크립트 시험
12-7. 호가창의 동적 모형 (DOBI)
12-8. DOBI 전략 스크립트 시험
12-9. 지정가 주문을 이용한 전략
12-10. 마켓메이킹 전략 스크립트 시험
제13강 | HFT와 미시시장의 품질
13-2. 특정 시장 상황에서 HFT가 시장에 미치는 영향
13-3. Market Manipulation
13-4. ELW 스캘핑 사례 (2010년)
13-5. 알고리즘에 의한 주문 사고 사례 (2013년)
13-6. 시세 데이터 발생량과 변동성
13-7. 주문 접수, 통보 지연 시간과 변동성
13-8. 시세 데이터와 주문 체결의 비대칭
제14강 | 시장미시구조론 모델 기반의 HFT (논문 리뷰)
14-2. A stochastic model for order book dynamics (2010, Rama Cont.) – 호가창의 확률 추정
14-3. High Frequency Trading in a Limit Order Book (2006, Sasha stoikov) – 유보가격을 이용한 마켓메이커의 최적 호가 산출
제15강 | 데이터 학습 기반의 HFT
15-2. 데이터 학습 프로세스
15-3. 비지도학습에 의한 호가창 패턴 분류 예시
15-4. 지도학습에 의한 호가창 패턴 예측 예시
15-5. Hybrid 형태의 학습 방법
15-6. 강화학습 (Reinforcement Learning)
15-7. Q-Learning 예시 : Grid World
15-8. Q-Learning 예시 : 기술적 분석에 의한 최적 Action 결정 (파이썬 예시)
15-9. Q-Learning 예시 : 정보 비대칭에 대한 예시로 블랙잭 게임 학습 (파이썬 예시)
강의 일정 및 강의 장소
강의 장소
서울 영등포구 국회대로70길 15-1 르호봇 플러스 여의도 비즈니스 센터 (서울 영등포구 여의도동 14-8 극동VIP빌딩 5층)
강의 시간
총 20시간
강의 일정
2019년 3월 13일 (수) – 4월 3일 (수) / 매주 수,목 19시 – 22시
수강인원
15명 제한
결제안내
- 얼리버드 1차 20% 할인 : 개강 2주전 까지
얼리버드 2차 10% 할인 : 개강 1주전 까지 - 대학(원)생/단체/기수강생 할인 가능합니다. (*타쿠폰과 중복할인은 불가)
- 카드 결제시 최대 6개월 무이자 할부 가능합니다.
- 세금계산서 발급 가능합니다. 하단 세금계산서 신청 버튼을 클릭하시고, 필요한 서류를 보내주세요! 담당자 (bill@fininsight.co.kr) 연락주시면 더 자세히 안내해 드리겠습니다.
- 인사이트 캠퍼스 지기가 되시면 무료 수강의 혜택이 있습니다.
- Windows 7, 크롬 브라우저에 최적화 되어있습니다. 인터넷 익스플로러는 버전 9 이상을 권장합니다.
- iOS에서는 현재 결제가 불가합니다. 타 방식 이용을 권해 드립니다.
- 맥북에서는 Safari(사파리)에서 결제가 가능합니다.
- 본 수강료에는 교재비가 포함되어 있습니다.
- 강의실 여건상 주차가 불가하오니 대중교통 이용을 부탁 드립니다.
- 강의의 최소 인원(5명)이 미달될 경우 일정이 연기될 수 있습니다.
- 일정 연기 시, 수강생 분들께 개강 3일전 개별 연락을 드립니다.
- 혜택
– 본 강의 무료 수강
– 본 강의 외의 수강하고 싶은 강의는 50% 할인 혜택
– 인사이트 캠퍼스지기 활동 인증서 발급
– 금융권 진출 희망 시 진로 상담 및 네트워킹 제공 (우수 활동지기는 추천서 제공)
– 핀인사이트 취업 지원 시 우대 - 모집 대상
– 대상: 해당 강의 관련 학과 전일제 대학(원)생 또는 관심이 많은 타과 전일제 대학(원)생
– 인원: 강의 당 1명
– 모집기간: 개강 2주 전까지 - 우대사항
– 인사이트 캠퍼스 기 수강자
– 해당 강의 관련 프로젝트 경험자
– 해당 강의 관련 컴퓨터 언어 활용 가능자 - 활동 내용
– 운영| 수강생들이 효과적으로 강의를 수강할 수 있도록 돕는 역할
– 강의시간 1시간 전 강의장에 도착해 강의진행 준비
– 강의실 정리, 출석 체크, 매시간 강의 진행 상태 리뷰 등
– 기획| 운영을 위한 세부사항을 기획하며, 다음 기수 수강생 모집 준비를 지원하는 역할
– 해당 강의 종료 후 수강생 인터뷰 작성 (A4 1장 분량)
– 차기 강의 개발 전략에 참여 - 신청 방법
아래 신청 버튼을 통해 캠퍼스지기를 신청해주시면, 신청하신 모든 분들께 해당 강의 개강 1주 전까지 개별 연락 드립니다. 지기로 선정되시면 15만원 약속금이 있으며 완강시 100% 환급됩니다.
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