과정
개발자 트레이더
코드를 작성하며 데이터 기반 규칙과 모델을 구축, 테스트, 문서화하려는 분석가.
코드로 시장 데이터를 다루고, 코드 노드로 규칙을 확장하며, 데이터 누수 없이 머신러닝 연구를 검증하고, 전략 안에서 자신만의 모델을 실행하세요.
- 29개 강의
- 114분 읽기
- 초급
- 중급
- 고급
시장이 처음이라면 먼저 처음 시작하기 경로부터 시작하세요.
여기서 시작
What a backtest can prove, and what it can't
A backtest shows how a precisely defined rule would have behaved on past data under stated assumptions. It cannot show the rule will behave that way again.
앱에서: 정량 테스트 (개발 중)
기초
- 1
Exchanges, brokers and data feeds: who does what
Who supplies the data your code reads.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 2
Where market data comes from
Where market data comes from.
- 초급
- 해설
- 3분
- 출시 예정
- 3
Data quality: gaps, spikes and duplicates
Data faults code must catch.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 4
Discretionary vs rules-based research
Rules versus judgement.
- 초급
- 해설
- 3분
- 출시 예정
- 5
From idea to tested rule
From idea to testable rule.
- 초급
- 해설
- 3분
- 출시 예정
- 6
Anatomy of a rule: entry, exit, size, filter
Parts of a rule.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 7
Your first visual strategy graph
Visual graph that code nodes extend.
- 초급
- 리서치 레시피
- 5분
- 출시 예정
- 8
- 9
Your first backtest, step by step
First backtest run.
- 초급
- 리서치 레시피
- 5분
- 출시 예정
- 10
Reading a backtest report: metrics that matter
Reading the report.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 11
Returns: simple, log and percentage points
Returns, the first calculation in code.
- 초급
- 해설
- 3분
- 출시 예정
- 12
Standard deviation: volatility as a number
Volatility as a number.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 13
Correlation without the confusion
Correlation before regression.
- 초급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
핵심
- 14
Python for market data: your first script
First Python script on market data.
- 중급
- 리서치 레시피
- 5분
- 출시 예정
- 15
Python for analysts cheat sheet
Python operations cheat sheet.
- 중급
- 치트 시트
- 2분
- 출시 예정
- 16
Build a custom indicator in code
Custom indicator verified by hand.
- 중급
- 리서치 레시피
- 5분
- 출시 예정
- 17
Code nodes: when visual logic isn't enough
Code nodes inside a graph.
- 중급
- 리서치 레시피
- 5분
- 출시 예정
- 18
Rule playground: wire a rule, see the signals
Interactive rule playground.
- 중급
- 인터랙티브 도구
- 3분
- 출시 예정
- 19
Regression basics: lines through noisy data
Regression before ML.
- 중급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 20
Machine learning for markets: what it can and can't do
What ML can and cannot do.
- 중급
- 해설
- 5분
- 출시 예정
- 21
Features and labels: framing an ML question
Framing features and labels.
- 중급
- 해설
- 5분
- 출시 예정
- 22
Look-ahead bias: the backtest that read tomorrow
Look-ahead bias, the root of leakage.
- 중급
- 해설
- 5분
- 출시 예정
- 23
Overfitting in one picture
Overfitting in one picture.
- 중급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 24
In-sample vs out-of-sample
In-sample versus out-of-sample.
- 중급
- 시각 가이드
- 3분
- 출시 예정
- 25
Leakage: how ML studies accidentally cheat
Leakage in ML studies.
- 중급
- 해설
- 5분
- 출시 예정
고급
- 26
Time-series cross-validation done right
Time-series cross-validation.
- 고급
- 시각 가이드
- 4분
- 출시 예정
- 27
Trees and boosting on tabular market data
Tree models and tuning risk.
- 고급
- 해설
- 6분
- 출시 예정
- 28
Export a model to ONNX for on-device inference
Export and verify a model.
- 고급
- 리서치 레시피
- 6분
- 출시 예정
- 29종합 과제
Use your own ML model inside a strategy graph
Capstone recipe: your own model in a strategy graph.
- 고급
- 리서치 레시피
- 6분
- 출시 예정
선택 읽기: 9
- Time zones and session boundaries in data
- JavaScript in the research workspace
- Pandas time-series essentials for analysts
- Code as a transparent calculation aid
- Checking an AI-generated indicator formula
- Model cards: document a model before you use it
- Reproducible notebooks and environments
- Spot the leak: an ML study quiz
- Why a node graph
앱에서
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