PyCon KR 2023 Scalable Backtesting with Python, I O부터 Scalable까지 김태완

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파이썬 생태계에서 어떤 방식으로 주가 정보를 빠르고 효율적으로 시뮬레이션할 수 있는지를 소개합니다. 벡테스팅은 전략의 유효성을 검증하기 위해 필요한 과정이지만 데이터의 time-frequency가 정밀해지고 전략의 복잡도가 높을수록 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.

효율적이고 정확한 벡테스팅은 단순히 연산 시간만을 빠르게 할 뿐만 아니라 더 나은 전략을 빠르게 운용하고 수익성을 강화하는 도구라고 생각합니다. 이 세션에서는

daily OHLC ~ tick의 IO 속도 개선
for loop 대비 pandas vectorization의 연산 시간 비교
벡테스팅 패키지 구조
Ray를 통한 분산 벡테스팅
Ray Cluster를 활용한 트레이딩 전략 최적화

에 대한 제 경험을 공유하고자 합니다.

김태완
SUNY Korea SBU에서 Computer Science를 전공하고 있으며, 시장 데이터의 패턴 탐색과 같은 카오스적인 환경에서의 분석을 좋아합니다. 데이터 엔지니어링 및 최적화에 관심이 많고 이를 통해 금융 시장의 복잡성에 대해 신속하게 대응하며, 로버스트한 알파를 창출하는 데 기여하고 싶습니다.

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