시계열 예측 트레이딩
ARIMA부터 Transformer까지, 예측 모델을 수익으로 전환하는 실전 가이드
📈 7장 · 60,000자+ · LSTM/GBM 코드 포함
📑 목차
제1장 시계열 분석의 기초
제2장 통계적 시계열 모델 (ARIMA, GARCH, VAR)
제3장 머신러닝 기반 예측 (LightGBM, 피처 선택)
제4장 딥러닝 시계열 예측 (LSTM, Transformer)
제5장 앙상블과 모델 결합 (스태킹, 적응형)
제6장 예측에서 수익으로 (신호 생성, 평가)
제7장 실전 파이프라인 구축
제2장 통계적 시계열 모델 (ARIMA, GARCH, VAR)
제3장 머신러닝 기반 예측 (LightGBM, 피처 선택)
제4장 딥러닝 시계열 예측 (LSTM, Transformer)
제5장 앙상블과 모델 결합 (스태킹, 적응형)
제6장 예측에서 수익으로 (신호 생성, 평가)
제7장 실전 파이프라인 구축
🎯 이런 분께 추천합니다
- 시계열 예측으로 퀀트 전략을 개발하고 싶은 트레이더
- ARIMA, GARCH 등 통계 모델의 실전 적용법을 알고 싶은 분
- LSTM/Transformer를 금융 데이터에 적용하려는 개발자
- 예측 모델을 실제 매매 신호로 전환하는 방법을 배우고 싶은 분
- 앙상블 기법으로 예측 안정성을 높이고 싶은 분
💡 이 이북에서 배우는 것
- 금융 시계열의 정형화된 사실과 전처리 기법
- 50+ 트레이딩 피처 엔지니어링 레시피
- ARIMA 자동 차수 선택과 GARCH 변동성 예측
- Attention LSTM과 Transformer 구현
- 적응형 앙상블과 스태킹 전략
- 예측→신호→수익 전환 파이프라인
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