알고리즘 트레이딩 입문

초보자를 위한 자동매매 완전 정복: 파이썬과 키움OpenAPI, 백테스트·리스크 관리·포트폴리오 분산, 추세추종·평균회귀·머신러닝 전략, 데이터 수집·정제·분석·실전 시스템 구축까지 한 권으로 끝내기

스마트북스AI 지음

작가와 2025년 08월 22일 출간

작품소개

책소개

감정이 아닌 알고리즘이 돈을 번다. 매번 흔들리는 매매로 지치셨다면, 이 책이 정답이다. 투자에서 반복되는 실수, 원칙 붕괴, 늦은 손절, 과도한 확신은 누구나 겪는다. 저자는 그런 고질병을 데이터와 코드로 치료하는 길을 제시한다. 해법은 간단하다. 규칙을 세우고, 컴퓨터에게 맡기고, 사람은 원칙을 지키는 것이다. 프롤로그에서 실제 사례와 함께 왜 지금 알고리즘 트레이딩인지 설명하고, 1장에서는 추세추종과 평균회귀 등 핵심 전략과 백테스트를 다룬다. 2장은 데이터 수집, 정제, 분석 파이프라인을 구축해 승률과 샤프를 끌어올리는 법을 알려주고, 3장은 머신러닝으로 예측을 결합하는 실전 노하우를 공개한다. 4장에서는 키움 OpenAPI 등으로 실계좌 자동매매 시스템을 설계, 주문, 모니터링, 리스크 제한 장치까지 구현하게 한다. 독자는 이 과정을 통해 감정 개입을 배제하고, 검증된 규칙과 자동화로 일관된 성과를 얻는 방법을 체득하게 된다. 지금 당신의 계좌에 지치지 않는 트레이더를 한 명 더 영입하라. 바로 알고리즘이다. 오늘부터 자동으로, 꾸준히 수익을 쌓아보자.

목차

프롤로그: 왜 지금 알고리즘 트레이딩인가 — 규칙 기반, 객관성, 시장 비중 확대
제1장: 알고리즘 트레이딩 기본기 다지기 — 추세추종 vs 평균회귀, 이동평균 교차, 손절 규칙
제2장: 데이터로 승부하는 알고리즘 전략 — 수집, 정제, EDA, 백테스트, 샤프, MDD 관리
제3장: AI와 머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩 — 분류, 강화학습, 오버피팅, 드리프트 대비
제4장: 실전 자동매매 시스템 구축법 — API 주문, 모듈화, 모니터링, 리스크 한도
에필로그: 알고리즘 트레이딩으로 평생 투자하기 — 전략 포트폴리오, 적응, 검증, 분산

책 속으로

이 책은 감정 개입을 배제한 규칙 기반 자동매매로 개인도 일관된 성과를 낼 수 있음을 실제 사례와 함께 설득한다. 알고리즘 트레이딩의 본질을 미리 정한 전략을 기계가 지키게 하는 것으로 규정하고, 추세추종과 평균회귀의 장단과 적용 국면을 데이터로 비교하며, 손절과 포지션 사이징 등 리스크 규칙을 코드에 못 박아 재현 가능성을 높인다. 이어 가격, 재무, 거시, 텍스트까지 데이터를 수집, 정제, 탐색해 유의미한 특징을 도출하고, 샤프, MDD, CAGR 등 지표로 백테스트 성능을 평가하며 오버피팅을 경계한다. 머신러닝 장에서는 지도, 비지도, 강화학습을 트레이딩에 접목해 예측 확률을 매매 규칙과 결합하고, 드리프트와 블랙박스 리스크를 모니터링과 재학습으로 통제한다. 마지막으로 키움 OpenAPI 등으로 데이터, 전략, 주문, 리스크, 로그를 모듈화한 실전 자동매매 시스템을 구축하고, 서버 안정성, 알람, 체결 대조, 손실 한도, 전략 포트폴리오 등 운영 체크리스트를 제시해, 작은 규모의 소액 실전부터 점진적으로 스케일업하도록 안내한다.

작가정보

저자(글) 스마트북스AI

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지속 가능한 성장과 꾸준한 수익을 바라는 독자에게 실질적인 해답을 제시하는 것이 스마트북스AI의 사명입니다.