학습기록

금융공학
학습 노트

경제학부터 머신러닝까지, 공부하면서 이해한 것들을 차근차근 정리한 기록입니다.

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Part 1. 경제학

거시·미시경제학과 시장 미시구조

Chapter 1. Macroeconomics

화폐의 기원과 진화: 금본위제에서 신용화폐까지
화폐의 시간 가치(TVM)와 이자율의 본질 Draft
중앙은행의 구조와 목표: Fed, ECB, BOJ의 차이점 Draft
기준금리 결정 매커니즘: FOMC 점도표 읽는 법 Draft
양적완화(QE)와 양적긴축(QT)이 자산 시장에 미치는 영향 Draft
인플레이션의 종류(수요견인 vs 비용인상)와 측정(CPI, PCE) Draft
고용 지표의 함의: 비농업고용지수(NFP)와 실업률, 샴 법칙(Sahm Rule) Draft
GDP 성장률 분석: 명목 GDP vs 실질 GDP Draft
경기 순환 사이클(Business Cycle) 모델: 확장, 후퇴, 수축, 회복 Draft
매크로 국면(Regime)별 자산군 수익률 백테스트 결과 분석 Draft
환율 결정 이론: 구매력 평가(PPP)와 이자율 평가(IRP) Draft
글로벌 자본의 이동: 기축통화 달러의 패권과 달러 스마일 이론 Draft

Chapter 2. Microeconomics

미시경제학 기초: 수요-공급 곡선과 시장 균형 가격 Draft
가격 탄력성과 기업의 경제적 해자(Moat), 그리고 가격 결정력 Draft
한계 효용 체감의 법칙과 투자자의 위험 회피 성향 Draft
효율적 시장 가설(EMH): 약성, 준강성, 강성 효율성의 차이 Draft
랜덤워크 이론과 마팅게일: 주가는 정말 예측 불가능한가? Draft
정보의 비대칭성과 레몬 시장(Lemon Market) 문제 Draft
행동재무학 1: 전망 이론(Prospect Theory)과 손실 회피 편향 Draft
행동재무학 2: 확증 편향, 과잉 확신, 앵커링 효과 Draft
행동재무학 3: 군집 행동(Herd Behavior)과 시장의 버블 형성 원리 Draft
노이즈 트레이더 모델과 차익거래의 한계(Limits to Arbitrage) Draft

Chapter 3. Market microstructure

금융 시장의 구조: 딜러 주도(Quote-driven) vs 주문 주도(Order-driven) Draft
호가창(Limit Order Book) 심층 해부: Bid, Ask, Depth Draft
시장 조성자(Market Maker)의 수익 모델: 역선택(Adverse Selection)과 재고 위험 Draft
유동성(Liquidity)의 3차원: 폭(Width), 깊이(Depth), 탄력성(Resiliency) Draft
암호화폐 시장의 AMM(Automated Market Maker) 원리 비교 Draft
틱 사이즈(Tick Size)의 경제학과 호가 스프레드(Spread) Draft
슬리피지(Slippage) 측정 방법과 최소화 전략 Draft
대규모 주문의 시장 충격(Market Impact) 모델링 Draft
고빈도 매매(HFT)의 등장과 시장 구조의 변화 Draft
주문 유형의 최적화: Limit, Market, Stop, Iceberg 주문 활용법 Draft
💰

Part 2. 가치평가

주식, 채권, 선물, 옵션 가치평가

Chapter 4. Equities

주식회사의 탄생과 자본 조달(Equity Financing) 구조 Draft
기업의 수익성 파악: 손익계산서(Income Statement) 해부 Draft
기업의 건전성 파악: 대차대조표(Balance Sheet) 해부 Draft
기업의 생존력 파악: 현금흐름표(Cash Flow) 해부 Draft
절대가치평가 1: 배당할인모형(DDM)의 직관과 한계 Draft
절대가치평가 2: 잉여현금흐름(FCFF, FCFE) 산출 프로세스 Draft
절대가치평가 3: WACC 계산과 현금흐름할인법(DCF) 모델링 Draft
상대가치평가 1: PER과 PBR의 올바른 활용법 (가치 함정 피하기) Draft
상대가치평가 2: 성장주를 위한 PSR, EV/EBITDA 분석 Draft
자사주 매입(Buyback)과 배당이 주주 가치에 미치는 영향 Draft

Chapter 5. Fixed income

채권의 기초: 액면가, 표면금리(Coupon), 만기(Maturity) Draft
국채, 회사채, 하이일드 채권의 신용 스프레드(Credit Spread) Draft
수익률 곡선(Yield Curve)의 3가지 형태와 거시경제적 시그널 Draft
장단기 금리 역전 현상은 왜 경기 침체를 예고하는가? Draft
채권 가격과 시장 금리의 역의 상관관계 수학적 증명 Draft
이자율 리스크 측정 1: 맥콜리 듀레이션과 수정 듀레이션 Draft
이자율 리스크 측정 2: 볼록성(Convexity)으로 가격 오차 보정하기 Draft
채권 포트폴리오 면역(Immunization) 전략 Draft

Chapter 6. Forwards and futures

파생상품의 기원과 헤징(Hedging) vs 투기(Speculation) Draft
선도(Forward)와 선물(Futures)의 차이점: 장외 vs 장내 Draft
일일정산(Daily Settlement)과 마진콜(Margin Call) 메커니즘 Draft
선물 가격 결정의 원리: 보유비용 모형(Cost of Carry Model) Draft
현물과 선물의 괴리: 베이시스(Basis) 트레이딩의 기초 Draft
콘탱고(Contango)와 백워데이션(Backwardation) 시장 구조 Draft
원자재 ETF 투자자의 숙명: 롤오버(Roll-over) 비용과 위험 Draft
선물 간 스프레드(Spread) 매매: 캘린더 스프레드와 상품 간 스프레드 Draft

Chapter 7. Options

옵션의 기초: 콜(Call)과 풋(Put)의 비대칭적 수익 구조 Draft
옵션 프리미엄의 분해: 내재 가치(Intrinsic)와 시간 가치(Time Value) Draft
내가격(ITM), 등가격(ATM), 외가격(OTM)의 동역학 Draft
풋-콜 패리티(Put-Call Parity)와 합성 포지션 구축 Draft
옵션 가격 결정 1: 이항 모형(Binomial Model)을 통한 직관적 이해 Draft
옵션 가격 결정 2: 블랙-숄즈-머튼(BSM) 편미분 방정식의 탄생 Draft
옵션 그릭스(Greeks) 1: 델타(Delta)와 방향성 리스크 Draft
옵션 그릭스 2: 감마(Gamma)와 볼록성 리스크 Draft
옵션 그릭스 3: 세타(Theta), 시간의 붕괴 Draft
옵션 그릭스 4: 베가(Vega)와 변동성 트레이딩 Draft
변동성 스마일(Volatility Smile)과 팻 테일의 증거 Draft
🧮

Part 3. 퀀트 수학

확률론, 통계학, 확률미적분

Chapter 10. Stochastic process

랜덤워크의 수학적 정의: 브라운 운동(Brownian Motion) Draft
위너 과정(Wiener Process)과 일반화된 위너 과정 Draft
기하학적 브라운 운동(GBM)을 활용한 주가 모델링 Draft
상관관계의 한계 극복: 공적분(Cointegration)이란? Draft
엥글-그레인저(Engle-Granger) 2단계 공적분 검정 Draft
공적분을 활용한 통계적 페어 트레이딩(Pairs Trading) 기초 Draft
평균 회귀(Mean Reversion)의 수학적 모델링: OU 과정 Draft
칼만 필터(Kalman Filter)를 활용한 동적 헷지 비율 산출 Draft

Chapter 8. Financial statistics

수익률의 정의: 산술 수익률 vs 연속복리(로그) 수익률 Draft
금융 시계열의 정규분포 가정과 현실의 괴리 Draft
팻 테일(Fat-tails)과 블랙 스완: 꼬리 위험의 무서움 Draft
비대칭성 측정: 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis) Draft
상관관계(Correlation)와 공분산(Covariance)의 이해 Draft
허위 상관관계(Spurious Correlation) 피하기 Draft
몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo)을 활용한 자산 경로 예측 Draft

Chapter 9. Time series

시계열 분석의 대전제: 정상성(Stationarity)이란? Draft
단위근 검정(ADF Test): 데이터의 정상성 판별하기 Draft
자기상관(Autocorrelation)과 ACF/PACF 플롯 읽기 Draft
고전적 선형 예측 1: AR (자기회귀) 모델 Draft
고전적 선형 예측 2: MA (이동평균) 모델과 ARMA Draft
비정상 시계열 다루기: ARIMA 모델 실전 적용 Draft
변동성 군집 현상(Volatility Clustering)의 통계적 관찰 Draft
조건부 이분산성: ARCH와 GARCH 모델의 이해 Draft
📊

Part 4. 포트폴리오

포트폴리오 이론과 자산배분

Chapter 11. Modern portfolio theory

포트폴리오 리스크의 수치화: 상관계수와 분산 효과 Draft
마코위츠의 평균-분산 최적화(MVO) 프레임워크 Draft
파이썬 구현: 효율적 투자선(Efficient Frontier) 바닥부터 그리기 Draft
무위험 자산의 도입과 자본배분선(CAL) Draft
자본자산가격결정모형(CAPM): 시장 포트폴리오의 탄생 Draft
체계적 위험(Beta)과 매니저의 실력(Alpha) 분리하기 Draft
블랙-리터만(Black-Litterman) 모델: MVO의 극단적 쏠림 해결 Draft

Chapter 12. Risk management

변동성(Volatility)은 완벽한 리스크 지표인가? Draft
하방 리스크의 핵심: MDD(Maximum Drawdown) 계산과 수중 기간 Draft
위험 조정 성과 지표 1: Sharpe Ratio와 한계점 Draft
위험 조정 성과 지표 2: Sortino Ratio와 하방 변동성 Draft
위험 조정 성과 지표 3: Calmar Ratio와 Information Ratio Draft
극단적 꼬리 위험 측정: VaR(Value at Risk)의 3가지 계산법 Draft
VaR의 한계 극복: CVaR (Expected Shortfall) Draft
최적의 자본 배치: 켈리 공식(Kelly Criterion)의 유도와 실전 적용 Draft

Chapter 13. Factor investing

CAPM의 한계와 이례적 현상(Anomalies)의 발견 Draft
파마-프렌치(Fama-French) 3팩터 모델: 사이즈와 가치 Draft
파마-프렌치 5팩터 모델: 수익성과 투자 팩터 추가 Draft
가장 강력한 팩터: 모멘텀(Momentum) 현상의 이해 Draft
스마트 베타 ETF의 구조와 팩터 혼합(Factor Blending) 전략 Draft
전통적 자산 배분: 60/40 포트폴리오의 영광과 인플레이션 취약성 Draft
리스크 패리티(Risk Parity): 자본이 아닌 위험을 배분하라 Draft
레이 달리오의 올웨더(All-Weather) 포트폴리오 해부 Draft
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Part 5. 머신러닝

금융 머신러닝과 알고리즘 트레이딩

Chapter 14. Feature engineering

금융 시계열의 노이즈와 일반 Time Bar의 치명적 문제점 Draft
정보 기반 샘플링 1: Volume Bar와 Tick Bar 추출 기법 Draft
정보 기반 샘플링 2: Dollar Bar 기반의 차트 재구성 (파이썬 구현) Draft
마이크로스트럭처 피처: 롤(Roll) 모델과 핀(PIN) 지표 계산 Draft
차분(Differencing)의 딜레마: 메모리 상실 vs 정상성 확보 Draft
분수 차분(Fractional Differentiation): 딥러닝을 위한 최적의 타협점 Draft

Chapter 15. Advanced labeling

고정 기간 수익률(Fixed Horizon) 라벨링이 ML 모델을 망치는 이유 Draft
시장 변동성을 고려한 동적 임계값(Dynamic Threshold) 설정 기법 Draft
트리플 배리어 메서드(Triple-Barrier Method) 라벨링 완벽 구현 Draft
데이터 불균형 문제 해결: 동시발생(Concurrency)과 샘플 가중치 조정 Draft
머신러닝 모델의 신뢰도 문제와 메타 라벨링(Meta-Labeling) 개념 Draft
1차 예측(방향성 예측)과 2차 메타 예측(투자 비중 결정)의 결합 앙상블 Draft

Chapter 16. Cross validation

타임머신 오류: 금융 ML의 최대 적인 전방 주시 편향(Look-ahead Bias) Draft
일반 K-Fold CV가 금융 시계열 데이터에 재앙을 부르는 이유 Draft
데이터 누수 완벽 차단: Purged & Embargoed K-Fold CV 설계 Draft
다중 검정(Multiple Testing)의 함정: 억지스러운 백테스트 성과 걸러내기 Draft
거짓 발견율(FDR) 제어와 벤자민-호치버그(Benjamini-Hochberg) 절차 Draft
백테스트 과적합 확률(PBO) 산출 패키지 활용법 Draft
샤프 지수의 과적합 보정: Deflated Sharpe Ratio(DSR) 측정 Draft
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Part 6. 인프라

트레이딩 시스템 설계와 운영

Chapter 17. Data pipeline

외부 데이터 소스(YFinance, FRED, Binance) 크롤링 및 API 아키텍처 Draft
Rate Limit(요청 제한) 우회, 백오프(Backoff) 및 에러 핸들링 기법 Draft
빅데이터 스토리지 고민: CSV, JSON, HDF5를 넘어 Parquet로 Draft
PyArrow를 활용한 Parquet 데이터 압축률 및 I/O 속도 벤치마크 Draft
데이터 파이프라인 컨테이너화: Docker와 AWS Lambda 기초 Draft
Python 3.12 + GitHub Actions 기반 일일 무료 자동화 배치(Batch) 스케줄러 Draft

Chapter 18. Backtesting engine

상용 플랫폼(TradingView, QuantConnect)의 한계와 커스텀 엔진의 필요성 Draft
백테스터의 두 축: 벡터화(Vectorized) vs 이벤트 기반(Event-Driven) 모델 Draft
Pandas/Numpy 기반 초고속 벡터화 백테스터 프로토타이핑 Draft
현실의 벽: 슬리피지, 거래소 수수료, 틱 사이즈의 정교한 객체지향 모델링 Draft
데이터의 맹점 극복 1: 생존자 편향(Survivorship Bias) 차단 아키텍처 Draft
데이터의 맹점 극복 2: 배당락, 액면분할 등 수정 주가(Adjusted Price) 처리 로직 Draft

Chapter 19. Ssg dashboard

초고속 퀀트 블로그 및 대시보드 환경 세팅: Astro 6 + Tailwind v4 + MDX Draft
Astro Content Collections를 활용한 마크다운 문서 DB화 Draft
빌드 타임(Build-time) 스크립트 1: Parquet 데이터를 읽어 MDX 메타데이터로 주입하기 Draft
빌드 타임(Build-time) 스크립트 2: 백테스트 결과(JSON)를 정적 페이지로 변환 Draft
MDX와 ECharts의 결합: 브라우저에서 동작하는 고성능 인터랙티브 백테스트 차트 렌더링 Draft
Vercel / Cloudflare Pages를 활용한 자동 배포(CI/CD) 및 커스텀 도메인 연동 Draft