(2024년) 파이썬 알고리즘 트레이딩 파트3: 클라우드 거래 자동화

수강 전 참고사항 📢

강의 목적 및 안내 사항

이 강의는 투자 전략 및 자동화를 시뮬레이션을 통해 학습하는 것이 주 목적입니다. 실제 투자 목적이 아닌, 프로그래밍과 알고리즘을 활용한 퀀트 트레이딩 전략 개발에 중점을 둔 개발자 및 데이터 분석가를 위한 교육 과정입니다.

주의 사항:

• 본 강의는 투자 계좌 개설, 법적 절차, 세금 관련 절차와 같은 투자 실행에 필요한 실제 절차에 대해 다루지 않습니다.

• 한국 또는 기타 국가에서의 투자 관련 법적 이슈, 예를 들어 Pairs Trading과 같은 특정 전략의 합법성 여부에 대해서도 본 강의에서는 다루지 않습니다.

• 강의 내 모든 시뮬레이션은 학습 목적으로만 제공되며, 실제 자산 투자와 관련된 조언이나 권고는 포함되지 않습니다.

수강생 여러분은 본 강의의 내용이 실제 투자를 다루는 것이 아님을 인지하시고, 투자 실행에 대한 조언이나 법적 상담이 필요하다면, 관련 전문가에게 문의하시기 바랍니다.

[파이썬 알고리즘 트레이딩 강의]는 총 3부작이며, 본 강의는 '파트3' 입니다.

• 파트 2의 내용은 본 강의를 수강하기 위한 필수 전제 조건입니다.

• 파트 1은 권장 사항이지만, 필수는 아닙니다.

• 만약 이전 퀀트 강의를 수강하지 않으셨더라도 GitHub Action 등 클라우드 자동화 부분에만 초점을 맞추고 수강하실 수 있습니다. 다만, 이러한 경우 일부 내용이 어려울 수 있습니다.

강의 구성:

• 파트 1: '알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석'

• 파트 2: 'Interactive Brokers API를 활용한 실시간 알고리즘 트레이딩'

• 파트 3: '클라우드 거래 자동화' (본 강의)

파트 3에서는 클라우드 자동화를 통해 주식 거래 스케줄에 맞춰 가상 머신을 자동으로 구동하는 방법을 학습합니다.

수강평 이벤트

• 수강평 이벤트가 있습니다. 파트 2 강의의 수강평을 남겨주시고 이메일 (daniel@datarian.education)으로 연락주시면, 할인 쿠폰을 발급해드립니다. 

  
  

✅ 자동 로그인 설정:: 가상 머신 시작 시 자동 로그인 설정 방법 학습

✅ 편리성 향상: 매번 수동 로그인을 하지 않고, 분석 환경 자동 준비

✅ 핵심 내용:

• Windows Registry 수정

• 자동 로그인 설정을 위한 키 값 입력

  
  

💡 다른 파이썬 데이터 분석 강의와 차별되는 요소

• MLOps/DataOps 실전 적용: 이 강의는 단순한 개념 설명을 넘어, MLOps와 DataOps를 실제 환경에 적용하는 방법을 다룹니다.

• 가상 머신 제어: 클라우드와 온프레미스에서 가상 머신을 실질적으로 제어하는 방법을 배우게 됩니다.

• 실제 프로젝트 기반 강의: 본 강의는 실제 퀀트 회사에 제출한 포트폴리오 프로젝트에 기반을 두고 있으며, 이론에 그치지 않고 실제 적용된 사례를 다룹니다.

실습 환경

• 이 강의에서는 Azure에서 Windows OS 기반의 가상 머신을 생성하고, 아나콘다를 활용하여 파이썬 Python 분석 환경을 구축해 실습을 진행합니다.

• 또한 Mac과 Windows 로컬 환경에서도 자동화 구현이 가능하도록 가이드를 제공합니다.

  
  

학습 자료

• 모든 강의 자료는 강의 자료에 첨부되어 있으며 메인 스크립트 노트북은 케글 플랫폼을 통해서도 접근하실 수 있습니다.