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# **ML4T Study**

### **1. 스터디 목적**

* **『Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets』(Ernest P. Chan, 2017)를 통해 알고리즘 트레이딩의 기초부터 팩터 모델·시계열 분석·인공지능 기법·옵션 및 장중 거래·비트코인 사례까지, 매매 시스템을 직접 구현하는 데 필요한 정량적 방법론을 체계적으로 학습하는 것** 을 목표로 한다.

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### **2. 스터디 시간**

* 매주 토요일 **08:00–10:00**

---

### **3. 스터디 장소**

* Webex

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### **4. 스터디 운영 계획 (2026년 7월 \~ 2026년 9월)**

> 2026년 7월 18일(토)은 휴식하고, 7월 25일(토)부터 재개한다.
>
> 쪽수는 교재의 인쇄 쪽수 기준이며, 발표 담당은 확정되는 대로 갱신한다.

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#### **2026년 7월 25일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq-en/j.php?MTID=me1d2791ff716182dd6d9d2d0029b6697)

* 발표자 - 정훈
* **Chapter 1. 알고리즘 트레이딩의 기초 (The Basics of Algorithmic Trading)** — pp. 1–26
    * 과거·실시간 시장 데이터와 백테스팅·트레이딩 플랫폼
    * 브로커 선택과 성과 지표(performance metrics)
    * 최적 레버리지 산출과 포트폴리오 최적화
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_1_the_basics_of_algorithmic_trading/01_chapter_1_the_basics_of_algorithmic_trading_ko_explained.md)

#### **2026년 8월 1일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq-en/j.php?MTID=m04f313dbbe685507858e50181ce261a7)

* 발표자 - 종훈
* **Chapter 2. 팩터 모델 (Factor Models)** — pp. 27–58
    * 시계열·횡단면 팩터와 2-팩터 모델
    * 옵션 가격을 이용한 주가 수익률 예측
    * 유동성·공매도 잔고·PCA 통계적 팩터
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_2_factor_models/02_chapter_2_factor_models_ko_explained.md)

#### **2026년 8월 8일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq-en/j.php?MTID=mc566f92559137856a5817a3391b681e6)

* 발표자 - 태호
* **Chapter 3. 시계열 분석 (Time-Series Analysis)** — pp. 59–82
    * AR(p)·ARMA(p, q)·VAR(p) 모형
    * 상태공간 모형과 칼만 필터(Kalman filter)
    * 시계열 예측의 트레이딩 적용
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_3_time_series_analysis/03_chapter_3_time_series_analysis_ko_explained.md)

#### **2026년 8월 15일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq/j.php?MTID=m48de660ac23783eb903ddd4c68227e79)

* 발표자 - 태영
* **Chapter 4. 인공지능 기법 (Artificial Intelligence Techniques)** — pp. 83–118
    * 단계적 회귀와 회귀·분류 트리
    * 배깅·랜덤 포레스트·부스팅·SVM·은닉 마르코프 모형(HMM)
    * 신경망과 주식 종목 선정(stock selection) 응용
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_4_artificial_intelligence_techniques/04_chapter_4_artificial_intelligence_techniques_ko_explained.md)

#### **2026년 8월 22일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq-en/j.php?MTID=m7eb4e3e4262dd69a5da327418202ebdf)

* 발표자 - 핀조이
* **Chapter 5. 옵션 전략 (Options Strategies)** — pp. 119–158
    * 옵션 없이 변동성 거래하기와 변동성 예측
    * 이벤트 드리븐 전략과 감마 스캘핑(gamma scalping)
    * 디스퍼전 트레이딩과 내재변동성 횡단면 평균회귀
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_5_options_strategies/05_chapter_5_options_strategies_ko_explained.md)

#### **2026년 8월 29일**: [Webex](https://lgehq.webex.com/lgehq-en/j.php?MTID=m4216b4978be315dc5515a5e416d79bdf)

* 발표자 - 추후 확정
* **Chapter 6. 장중 거래와 시장 미시구조 (Intraday Trading and Market Microstructure)** — pp. 159–200
    * 지연(latency) 감소와 주문 유형·라우팅 최적화(다크풀 포함)
    * 역선택(adverse selection) 감소와 장중 전략 백테스팅
    * 주문 흐름(order flow)과 호가창 불균형(order book imbalance)
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_6_intraday_trading_and_market_microstructure/06_chapter_6_intraday_trading_and_market_microstructure_ko_explained.md)

#### **2026년 9월 5일**: [Webex](#)

* 발표자 - 추후 확정
* **Chapter 7. 비트코인 (Bitcoins)** — pp. 201–214
    * 비트코인 기초와 시계열·평균회귀 전략
    * 인공지능 기법의 비트코인 적용
    * 주문 흐름과 거래소 간 차익거래(cross-exchange arbitrage)
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_7_bitcoins/07_chapter_7_bitcoins_ko_explained.md)

#### **2026년 9월 12일**: [Webex](#)

* 발표자 - 추후 확정
* **Chapter 8. 알고리즘 트레이딩은 몸과 마음에 이롭다 (Algorithmic Trading Is Good for Body and Soul)** — pp. 215–232
    * 트레이더의 심신 건강
    * 서비스로서의 트레이딩과 실효성 검증
    * 최신 트렌드 추적과 타인 자금 운용
* 자료: [한국어 해설판](source/Chan%20E.%20Machine%20Trading%20-%20Deploying%20Computer%20Algorithms%20to%20Conquer%20the%20Markets%202016/chapter_8_algorithmic_trading_is_good_for_body_and_soul/08_chapter_8_algorithmic_trading_is_good_for_body_and_soul_ko_explained.md)

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### **5. 스터디 운영 방법**

* **교재**: [Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets (Ernest P. Chan, 2017)](https://www.amazon.com/Machine-Trading-Deploying-Computer-Algorithms/dp/1119219604)
* **학습 공유**: 매주 학습한 내용을 발표자료와 함께 GitHub에 공유
* **발표 방식**: 각 챕터에 대한 50분 발표 + 10분 Q&A (총 1시간 진행)
* **운영 규칙**: [스터디 운영 규칙](https://github.com/restful3/ds4th_study/blob/main/source/etc/%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94_%EC%9A%B4%EC%98%81_%EA%B7%9C%EC%B9%99_v01.pdf)

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### **6. 기타**

* **참가 희망 요청**: [Email](mailto:restful3@gmail.com)
* **아카이브**: [GitHub Archive](https://github.com/restful3/ml4t/tree/main/archive)
    * [Quantitative Trading (2021) 스터디 자료](archive/Chan%20E.%20Quantitative%20Trading...Build...Trading%20Business%202ed%202021/STUDY_SCHEDULE_2026-04_to_07.md) - 2026년 4\~7월 완료
    * [Algorithmic Trading (2013) 스터디 자료](archive/Chan%20E.%20Algorithmic%20Trading%20-%20Winning%20Strategies%20and%20Their%20Rationale%202013) - 2026년 1\~3월 완료

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### **7. 회의록**

* [2026-07-11 스터디 운영 논의](doc/회의록/2026-07-11_스터디_운영_논의.md)

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