생각이 담아두는 곳

Quant Trade 의 장단점에 대해서 알아보았다. 장점 - 시장은 종종, 감정에 의해 움직이고는 하는데 트레이딩 의사결정에 있어 감정을 섞는 것은 좋은 선택이 아니다. 따라서 감정을 배제할 수 있는 것은 퀀트 투자의 장점 중 하나이다. (여기서 교수님이 egomania 라는 표현을 쓰면서 탐욕을 설명하는데 뭔가 재밌다. 대조적으로 공포를 설명할 때는, self-doubt라는 표현을 사용했다.) 기본적으로 퀀트 알고리즘은 감정보다는 전략을 기반으로 짜여있기 때문에 감정에 휘둘리지 않고 이러한 상황에서 큰 성취도를 보일 수 있다. - 수학적으로 최적화 - 모호하지 않은 전략 단점 - 위 장점들에도 불구하고 물론 위험할 수 있다. (손실을 낼 수 있다.) 예시로 Knight's Trading Group 이..

Quantiative Trading - > 양질의 데이터를 이용해, 정해진 알고리즘으로 매매를 하는 것 - > 알고리즘에 띠라 다르지만 전세계 거래의 70% 정도가 알고리즘을 따르는 매매이며, milisecond 단위로 작업하는 high frequency Trading 도 있음 Quant Strategies - 거래순서를 만드는 것과 최소한의 개입으로 포지션을 관리하는 규칙을 만드는 것 - 통계적으로 중요하고 반복되는 시장행동을 탐색하고 이익을 만들기 위해 그것을 실행시키는 것 - 몇 일이 소요되는 low frequency 부터 milisencond 단위로 가는 high frequency 가 있음 - 미래자산의 가격이나 스프레드 방향성을 예측하는 방법 - Mean Reversion Trade -> 평균 ..

Trading과 Investing 의 차이 Trading - 헤지펀드 - 양적인 전략을 사용함, 시장 움직임과 무관한 전략을 개발하려고함 - 헤지펀드와 알파와 같은 수치로 평가 받지만, 밑에 말한 알파와는 다름 - 가장 큰 차이는 시장 리스크에 영향을 크게 받지 않음 - 가령, 글로벌 장기 불황같은 경우, investing은 수익을 내기 힘들지만, Trading 은 가능한게 이점 중 하나임 - 트레이더들은 기본적 분석을 신뢰하지 않음(이미 시장에 선반영 되어 있다고 생각해서) - 대신 고위험 조정 수익을 낼 수 있는, 시장행동과 비효율성을 찾음 - 기본적인 것을 무시하되, mispricing 에 대해 초점을 맞춤 Investing - 포트폴리오 매니저가 장기간 투자를 목적으로 자산을 굴림 - 전략적 투자..

coursera 측으로부터 재정적 지원을 받는데 성공해, 양질의(처럼 보이는) 강의를 무료로 들을 수 있게 되었다. https://www.coursera.org/learn/introduction-trading-machine-learning-gcp/home/welcome Coursera | Online Courses From Top Universities. Join for Free 3,000+ courses from schools like Stanford and Yale - no application required. Build career skills in data science, computer science, business, and more. www.coursera.org Introduction 소..

개인적으로 좀 어려웠던 문제였다. 정말 무수하게 틀렸다. 이 문제 정답 비율을 낮추는데 기여한 것 같다. 우선 내가 짠 코드부터 올려보면.. // // main.cpp // 1300 // // Created by CFox on 2020/03/11. // Copyright © 2020 CFox. All rights reserved. // #include long long min(long long a, int b){ if(a>=b) return b; else return a; } int main(int argc, const char * argv[]) { long long n; long long k; scanf("%lld",&n); scanf("%lld",&k); long long lo = 1; long lo..

내 코드 // // main.cpp // 15732 // // Created by CFox on 2020/03/10. // Copyright © 2020 CFox. All rights reserved. // #include #include using namespace std; int main(int argc, const char * argv[]) { int box, rule, dotori; int rule_box[10001][3]; scanf("%d %d %d",&box,&rule,&dotori); for(int i=0;i

지난 이분탐색에 이은 연습용 쉬운 문제들이다. 2110번만 아이디어 측면에서 어려움을 겪었다. 정렬한 뒤, 무조건 첫번째 집부터 설치해야된다는 걸 알면 쉬울 듯하다. 각각의 문제들에 대한 풀이다. // // main.cpp // 6236 // // Created by CFox on 2020/03/04. // Copyright © 2020 CFox. All rights reserved. // #include int main(int argc, const char * argv[]) { int N,M; int money[100001]; int hi = 0; scanf("%d %d",&N,&M); for(int i=0;i

이분탐색은 수능 수학에서 몇몇 객관식 문제를 떠올리게 한다. 제한된 시간내에서 빨리, 그리고 정확하게 풀기 위해서 보기 5개를 대입해서 풀 수 있는 문제들이 있었다. 엄밀하지는 않지만 답을 맞출 수 있는 방법. 이분탐색은 엄밀하다. 컴퓨터의 훌륭한 연산능력을 이용해 답을 찾아가는 것이다. 기존에 배운 알고리즘과는 다른 양상인데, 원래 배웠던 것들이 답을 찾아가는 것이라면 이건 오답을 걸러내 답만 남기는 방식이었다. 이 글에서는 이분탐색 문제들을 풀면서 좀 헷갈리거나 실수했던 것들을 정리해본다. 다음은 백준 2512번 풀이이다. // // main.cpp // 2512 // // Created by CFox on 2020/03/02. // Copyright © 2020 CFox. All rights res..