【한글자막】 Python, 머신 러닝, AWS와 함께하는 알고리즘 트레이딩 A-Z

이 텍스트는 Alexander의 이브 테스트(Elasticsearch Backtesting with Vivace) 관련 온라인 강의의 개요를 제공하는 것으로 보입니다. 여기서는 이브 프레임워크를 사용한 백 테스팅과 포워드 테스팅, 거래 비용을 고려하는 전략 개발, 그리고 트레이딩 자동화에 대해 설명하고 있습니다. 또한, CFD/외환 트레이딩에 불과한 일부 국가에서의 제약을 주의 깊게 함으로써 트레이딩 활동이 제한될 수 있는 상황에 대한 안내도 포함하고 있습니다.

강의 내용을 요약하자면:

1. 이브(Elasticsearch) 백 테스팅: Elasticsearch를 사용하여 시장 데이터에 대한 역사적인 트레이딩 전략의 효과를 검증합니다.

2. 백 테스팅 및 포워드 테스팅: 백 테스트는 과거 데이터에 대한 전략의 성능을 평가하는 반면, 포워드 테스트는 '실시간'으로 시장이 움직일 때 어떻게 전략이 작동할지 예측합니다.

3. 거래 비용 고려하기: 모든 트레이딩 전략은 수수료와 같은 실제 세계의 요소를 반영해야 합니다. 이 과정에서는 거래 비용을 포함한 전략 평가 방법을 배웁니다.

4. 트레이딩 자동화: 수동 트레이딩의 제한을 극복하기 위해 Python, API, 그리고 AWS를 활용하여 트레이딩 전략을 자동화합니다.

5. 언어와 지역에 따른 제약사항: CFD/외환 트레이딩은 일부 국가에서는 허용되지 않으므로, 해당 과정에서 브로커 계정을 사용할 수 없는 경우도 주의하라고 강조합니다.

이 강의는 전문적인 트레이딩 전략을 개발하고, 그 효능을 검증하며, 실제 시장에서 적용할 수 있는 방법을 배우고자 하는 사람들에게 유용한 정보를 제공할 것입니다. Python과 Elasticsearch, 브로커 API와 AWS의 기술을 알고 있는 개발자나 투자자들에게 특히 적합한 내용이 포함되어 있습니다.