파이썬 알고리즘 트레이딩 파트2: Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩

수강 전 참고사항 📢

중요 안내:

이 강의는 개발자 관점에서 알고리즘 트레이딩 및 코딩 자동화를 위한 교육을 목적으로 합니다. 강의 내용은 투자 전략을 개발하고 이를 시뮬레이션하는 데 중점을 두며, 실제 투자와 관련된 계좌 개설, 법적 절차, 세금 관련 사항 등은 다루지 않습니다. 또한, 투자 자문이나 금융 상담의 역할을 하지 않으며, 실제 금융 거래와 관련된 사항은 각자의 책임하에 진행하셔야 합니다.

강의에서 다루는 모든 트레이딩 전략은 시뮬레이션을 기반으로 하며, 교육 목적으로만 사용됩니다. 수강생 분들이 투자나 거래와 관련된 질문을 할 경우, 강의 범위를 벗어난 내용에 대해서는 답변을 드리기 어렵다는 점 양해 부탁드립니다.

[파이썬 알고리즘 트레이딩 강의]는 총 3부작이며, 본 강의는 '파트2' 입니다.

파트3를 수강하시기 위해서 파트2는 필수이며, 파트1은 권장사항입니다.

• 파트1 - '알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석'

  
  

• 파트2 - 'Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩' (본강의)

  
  

• 파트3 - '클라우드 거래 자동화'

  • 클라우드 자동화로 주식 거래 스케줄에 맞춰 가상 머신을 자동으로 구동하는 방법을 학습합니다.

    
    

수강평 이벤트

• 수강평 이벤트가 있습니다. 파트 1 강의의 수강평을 남겨 주시고 이메일 (daniel@datatrain.education) 연락 주시면 현 가격에서 20% 추가 할인하는 바우처를 발행해 드립니다.

• 파트 1 강의의 마지막 공개 강의를 참조해 주세요.

글로벌 1위 투자 서비스 API를 활용한
실시간 투자 파이프라인 구축

어떤 투자 전략이든 바로 실행에 옮길 수 있도록, 보편적으로 적용 가능한 '방법'을 강의에 담을 수 없을까 고민 끝에 만들어진 강의입니다. 글로벌 점유율 1위 Interactive Brokers (IBKR)의 API 활용은 여러분의 투자 실행력을 끌어올려줄 것입니다.

위의 장점에도 불구하고 국내에서 글로벌 점유율 1위인 IBKR API를 적용하는 강의가 거의 없는 것이 현실입니다. 본 강의는 IBKR API를 파이썬으로 연결하여 실시간 거래할 수 있는 파이프라인을 만들어 냅니다.

최신 투자 포트폴리오를 바탕으로
쉽고 빠르면서도 안전한 자동거래 실행

퀀트투자 프로젝트로 배우는
객체 지향 프로그래밍

객체 지향 프로그래밍의 핵심 원칙 중 하나인 '상속'은 기존 클래스의 기능을 확장하거나 수정하여 완전히 새로운 클래스를 생성할 수 있게 해줍니다. 이 과정에서 상속받은 클래스는 기본 클래스의 속성과 메소드를 재사용함으로써 개발 시간을 단축하고, 코드의 일관성을 유지할 수 있습니다.

코드 블록화와 관리의 중요성

코드를 블록화 하고 체계적으로 관리하는 것은 프로그래밍에서 종종 간과되는 부분입니다. 외부 코드를 효율적으로 통합하고, 이를 기반으로 새로운 기능을 추가할 때, 잘 구조화된 코드는 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 성능 향상: 기존 구성 요소를 재활용함으로써 전체 시스템의 성능을 개선할 수 있습니다.

• 디버깅 용이: 코드의 구조가 명확하면 오류를 찾고 수정하는 과정이 더욱 간단해집니다.

• 확장성: 잘 정의된 구조를 가진 코드는 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정하기가 용이합니다.

실습 예제: PairsTradingUpdatePosition 클래스

우리의 강의에서는 'PairsTradingUpdatePosition' 클래스를 예로 들어, 이 클래스가 어떻게 다른 거래 전략 클래스로부터 상속받아 확장될 수 있는지 실제 코드를 통해 살펴봅니다. 이 과정을 통해, 상속이 실제 코드에 어떻게 적용되며, 코드 관리 및 최적화에 어떤 영향을 미치는지를 구체적으로 배울 수 있습니다.

수강 전 참고 사항

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