📋 목차

• 제1장: 평균회귀의 이론적 기초 (정상성 검정, 허스트 지수, 반감기)
• 제2장: 핵심 평균회귀 지표와 시그널 (볼린저, RSI, Z-Score, 복합 스코어링)
• 제3장: OU 프로세스와 통계적 모델링 (MLE 추정, 칼만 필터)
• 제4장: 스프레드 기반 전략 (캘린더 스프레드, 펀딩레이트, 거래소 간 괴리)
• 제5장: 리스크 관리와 손절 전략 (레짐 감지, 시간 기반 손절)
• 제6장: 파이썬 자동매매 시스템 통합 (봇 아키텍처, 모니터링)
• 제7장: 백테스팅과 최적화 (그리드 서치, 워크포워드 분석)
• 제8장: 실전 운영 체크리스트와 함정 회피

🎯 이런 분께 추천합니다

• 추세 추종과 반대되는 역발상 매매 전략을 구축하고 싶은 트레이더
• 통계적 차익거래, 스프레드 매매에 관심 있는 퀀트 개발자
• OU 프로세스, 칼만 필터 등 수학적 모델을 실전 코드로 구현하고 싶은 분
• 자동매매 봇에 레짐 감지와 동적 리스크 관리를 적용하려는 분
• 백테스팅 과적합을 방지하는 워크포워드 분석을 배우고 싶은 분