2025-01MLFinanceLab

2025학년도 1학기 ML Finance Lab 학습노트 및 자산운용 파트 강의

References

Book No.	Cover	Author	Chapter
1		Trevor Hastie Robert Tibshirani Jerome Friedman	Chapter 1 Chapter 2
2		Ruey S. Tsay	Chapter 3 Chapter 4
3		Marcos Lopez de Prado	Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 8 Chapter 9 Chapter 10 Chapter 11 Chapter 12 Chapter 13 Chapter 14 Chapter 15
4		Marcos Lopez de Prado	Chapter 6 Chapter 9 Chapter 12 Chapter 13 Chapter 14
5		Marcos Lopez de Prado	Chapter 16
6		Matthew F. Dixon Igor Halperin Paul Bilokon	Chapter 3 Chapter 4 Chapter 14 Chapter 15
7		Joel Hasbrouck	Chapter 10

Curriculum

keyword : Time Series Modeling, Trading Strategy, Backtesting, Allocation, Causal Factor Investing

Week 01 : Time Series Modeling

시계열 모형 기초를 이해하고, 선형 시계열 모형에 대해서 배웁니다.

• Vector AR Models
• Conditional Heteroscedasticity
• Integrated Time Series
• Pairs Trading

Week 02 : Financial Data Characteristics

금융 데이터의 특성과 Event Driven Sampling에 대해 이해하는 것을 목표로 합니다.

• Bar Sampling
• Event Driven Sampling
• Fundamental Data
• Macro Data

Week 03 : Strategies

금융 투자 전략 수립과 통계 모델링으로의 변환 과정을 이해합니다.

• Technical Indicator Based Strategy
• Fundamental Data Based Strategy
• Triple Barrier Labeling
• Sample Weights
• Meta Labeling Methodology

Week 04 : Machine Learning I

통계모형의 연장선인 Machine Learning에 대해 이해하고 금융에 올바르게 적용하는 방법을 배웁니다.

• Neural Networks
• Ensemble Modeling
• Purged K-Fold Cross Validation

Week 05 : Machine Learning II

Machine Learning의 설명가능성에 대해 이해하고 ML기반 Bet sizing 방법을 배웁니다.

• Explainable Machine Learning
• Hyper parameter Tuning
• Machine Learning based Betting Size

Week 06 : Backtesting I

단일 주제로서의 Backtesting을 학습합니다.

• Historical Backtesting
• Trading cost, slippage, liquidity cost, Fees
• Synthetic Data Simulation

Week 07 : Backtesting II

Backtesting 품질 평가 척도를 배우고, 위험관리 측면에서의 Monte Carlo Simulation 기반 Backtesting을 배웁니다.

• Backtesting Statistics
• Resampling Method Based Backtesting
• Time Series GAN

Week 08 : Allocation

전통 통계학 모델과 Machine Learning을 이용한 자산 배분에 대해서 배웁니다.

• Markowitz Allocation
• Black & Litterman
• Risk Parity Allocation
• Hierarchical Risk Parity
• Nested Clustered Optimization

Week 09 : Event driven Strategy

Event Driven 전략에 대해 심층적으로 이해하고 이들의 잔존기간과 상쇄효과, 인과효과를 학습합니다.

• Financial Events
• Macro Events
• Market Events
• Regime Change; structural Breaks

Week 10 : Market Microstructure

시장 미시구조론에 대해서 다룹니다. Machine Learning Modeling의 적용가능성을 탐구합니다.

• Liquidity Modeling
• Entropy
• Probability of Informed Trading
• Option Markets

Week 11 : Causal Factor Investing

인과 추론 모형 기반의 Factor Modeling에 대해서 학습합니다.

• Data Generating Process
• Event Driven & Causal Factor Modeling
• Event Duration Estimation

Week 12 : Agent LLM

Agent LLM모형에 대해 이해하고 다루는 방법을 배웁니다.

• Handling Alternative Financial Data
• Agent Modeling

Week 13~14 : Projects