📋 목차

1. 몬테카를로 시뮬레이션이란?
2. 수학적 기초 — 확률 분포, GBM, GARCH
3. 트레이드 리샘플링 몬테카를로
4. 가격 경로 시뮬레이션 — 점프 확산 모델
5. 리스크 관리 — 파산 확률, VaR/CVaR, 포지션 사이징
6. 실전 구현 — 자동매매 시스템 통합
7. 고급 기법 — 분산 감소, 병렬/GPU 가속, 수렴 진단
8. 실전 사례 — 그리드봇 검증, 마켓메이킹 최적화

🎯 이런 분께 추천합니다

• 백테스트 결과를 넘어 확률적 전략 검증을 원하는 퀀트 트레이더
• 파산 확률과 MDD 분포를 정량적으로 계산하고 싶은 분
• 켈리 기준과 포지션 사이징을 체계적으로 적용하려는 분
• 자동매매 봇에 실시간 리스크 모니터링을 통합하려는 개발자
• Python으로 몬테카를로 시뮬레이션을 직접 구현하고 싶은 분

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