고급수학과 응용지식
금융 알고리즘 트레이딩의 수학적 기초 – 통계와 최적화 전략
금융 알고리즘 트레이딩은 수학과 컴퓨터 과학이 융합된 현대 금융의 핵심 전략이다. 이 전략의 중심에는 통계학과 최적화 이론이 있으며, 이는 수익을 예측하고 리스크를 제어하는 수학적 기반이 된다. 특히 퀀트 투자에서는 확률 모델과 회귀 분석을 이용해 금융 시장의 패턴을 분석하고, 그 결과를 바탕으로 알고리즘을 설계한다. 여기에 최적화 기법을 접목해 포트폴리오를 구성하고 거래 시점을 자동으로 판단하게 한다. 본 글에서는 알고리즘 트레이딩에 사용되는 수학적 원리를 통계학, 최적화, 머신러닝 응용까지 폭넓게 다루며, 실전에서 활용 가능한 전략 설계의 기초를 제공한다.수익을 계산하는 수학, 알고리즘 트레이딩수익은 운이 아니라, 확률로 설계할 수 있을까?금융 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)은..
