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

• 나스닥NASDAQ 초고속 시세 전송 규약인 ITCH 주문장order book 데이터
• 미국 증권거래위원회SEC 전자 공시 시스템 에드가EDGAR
• 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

• 패턴을 확인하고 특성feature를 추출하는 데이터 마이닝
• 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

https://AlternativeData.org

• Kelly Rule
• 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)

• https://gall.dcinside.com/board/view/?id=neostock&no=88699
• https://www.youtube.com/watch?v=UsBINnIzp5w