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금융공학/퀀트 Extension SCHOOL

각종 금융 상품의 가치를 평가하고 실전 트레이딩에 적용 할 수 있는 금융공학 지식을 학습하여
퀀트 직무로 커리어 전환/업그레이드 하고 싶다면
금융공학/퀀트 Extension SCHOOL을 선택하세요!

  • 국내 유일
    퀀트 양성 과정

  • 해외 투자은행/헤지펀드
    출신 퀀트 직강

  • 금융공학을 위한
    수학과 프로그래밍

  • 학기제로 운영되는
    체계화된 커리큘럼

혼자 고민하지 마시고 전화상담 / 페이지 하단의 1:1상담을 통해 무엇이든 물어보세요!

문의 김경수 매니저 02-517-0642

해외 투자은행/헤지펀드의 면접관 출신 퀀트가
퀀트라는 직무로 가기 위한
기본적이고 필수적인 것만 체계화하여 가르치는
국내 유일 금융공학/퀀트 양성 강의입니다.


    Extension SCHOOL

    패스트캠퍼스 Extension SCHOOL은 새로운 분야를 체계적이고 심도있게 배워 자신의 커리어 영역을 개발하고 확장하기 원하는 분들을 위해 태어났습니다. 빠르게 변화하는 디지털 시대에 맞춰 대학원에 준하는 여러 디지털 영역의 실질적인 직무 역량을 배양할 수 있도록 기초부터 심화까지 레벨별로 구성된 정교한 커리큘럼과 로드맵을 제시합니다.


  • 단계별로 차근차근

    차근차근 진학하는 단계별 구성을 통해 해당 분야의 기초 지식부터 심화 이론, 최신 기술과 트렌드까지 커리어 확장을 위한 전반적인 지식을 학습합니다.


  • 사전 지식 없이도

    대학원에 가고 싶긴한데 그 분야를 전공하지 않아서, 사전 지식이 없어서 가로막히셨나요? 익스텐션 스쿨에서는 입문자도 얼마든지 새로운 분야에 도전하실 수 있습니다.


  • 회사 다니면서

    익스텐션 스쿨은 평일 저녁과 주말에 진행하는 과정으로 일을 하면서도 장기적으로 다음 커리어에 대한 준비를 해나가실 수 있습니다.

What is a Quant?

  • 퀀트란 -

    Quantitative Analyst
    금융 데이터의 정량적 분석을 통하여
    금융시장에서 이기는 전략을 세우는 사람

    퀀트펀드란 -

    컴퓨터 프로그램을 이용해 거래 시간, 가격 주문 형태 등을 빠르게 결정하고 투자하는 방식으로, 펀드매니저의 주관적 판단이 아닌 컴퓨터 프로그램에 의해 매매하는 펀드

퀀트, 퀀트펀드.
이미 거스를 수 없는 흐름입니다.

    퀀트 그리고 퀀트펀드는 이미 금융시장에서 절대 무시할 수 없는 수준으로 성장하고 있습니다.

  • Placeholder
    • - 자산운용사가 로봇 알고리즘을 직접 개발해 수익률 상승을 꾀할 만큼의 수준에 도달
    • - 투자자 역시 일반 헤지펀드에서 퀀트펀드로 빠르게 이동 중
    • - 총 3조1000억달러 규모의 헤지펀드 자산 중 약 30% (9320억달러)가 퀀트집중형 헤지펀드
    • - 퀀트펀드의 거래량은 2013년 13.6%에서 현재 전체 주식거래시장의 27.1%까지 치솟음
    • - 소규모 투자자들을 위해 알고리즘 거래 방식을 접목한 '스마트-베타' ETFs와 뮤추얼 펀드 역시 빠른 성장세 ( 2008년 1080억달러, 2011년 2080억달러로 증가, 2017년 현재 7600억달러의 자산을 소유 )

How to become a Quant?


    금융 데이터를 분석하고 이를 상품설계 혹은 투자에 적용할 수 있으려면
    일단 수학, 프로그래밍, 금융에 대한 튼튼한 기본기를 가지고 있어야 합니다.

    Placeholder
    • 수학/통계

      - 회귀분석, 시계열분석, 데이터 탐색, 차원축소 등
      - 미적분, 선형대수, 최적화, 확률미방(Stochastic Calculus)

    • 컴퓨터 사이언스

      - Python, 프로그래밍 기초, 수학적 모델의 코드 구현

    • 파이낸스

      - Equity, Derivatives, Portfolio Optimization, Risk Management


      퀀트는 컴퓨터 프로그래밍을 통해서 업무를 수행합니다. 그래서 개발자와 비슷한 직무로 여겨질 수 있으나 퀀트는 프로그래밍보다는 '모델 리서치와 오퍼레이션'에 중점을 둡니다. 물론 프로그래밍 능력이 높으면 높을수록 퀀트 직무에 도움이 되고 채용하는 회사나 팀에서 관심을 가질 확률이 높아지는 것이 사실이나 개발자를 뽑는 것이 아니고 퀀트를 뽑을 때는 퀀트로서의 리서치 및 오퍼레이션 능력에 초점을 맞추어 평가하고 선발합니다. 필요한 것은 모두 가르칩니다. 저와 수업을 진행하면서 퀀트로서의 능력을 배양하는데 집중하시면 됩니다. / by 전성재 강사님

      금융공학/퀀트 Extension SCHOOL에서는
      금융공학이라는 이름으로 분류되는 수많은 대학원의 과목들 중에서도
      실제 현업에서 퀀트로 일하기 위해 그리고 금융 데이터를 분석하고 적용하기 위해
      필수로 알아야 할 핵심적인 내용을 뽑아 기본부터 탄탄하게 가르칩니다.

퀀트를 꿈꾸시나요?

기존의 전통적인 펀더먼털 분석과 거시경제학적 접근에 한계를 느끼고 있다면,
금융공학적 이론과 지식을 바탕으로 나의 커리어를 업그레이드 하고 싶다면,
금융공학을 배우세요!
선택의 범위 자체가 달라집니다.

    금융 데이터 분석 역량을 쌓아 전략, 트레이딩, 설계 등의 업무로 나아가고 싶은 Expert!

  • 투자자문, 펀드매니징, 상품영업 등의 업무를 하고 있지만 승진/전문성을 위해 커리어에 대한 고민이 있는 금융권 종사자

  • 퀀트, 머신러닝 등의 트렌드를 따라가고 싶지만 어디서 부터 시작해야 할지 엄두를 내지 못하고 있었던 금융권 종사자

  • 주식투자와 펀드에 관심이 많아 혼자서도 정량적 분석에 의한 투자 포트폴리오를 핸들링 해보고 싶은 분

    금융공학을 배우고 차별화된 역량을 갖춰 금융권으로 첫 발을 내딛고 싶은 Beginner !

  • 수학, 물리, 기계, 컴퓨터 등 이과적 사고방식을 살려 금융분야에 취업을 꿈꾸고 있는 공학계열이신 분

  • 금융권 취업을 위해 취업 스터디도 해보고 CFA, FRM 등 금융 자격증을 공부해본 적이 있는/취득한 상경계열

  • 퀀트로서의 커리어와 이를 위한 금융공학 국내/해외 대학원 진학을 고민해보신 분

강의 특징

  • 대학원의 수많은 과목으로 구분된 방대한 내용 중
    퀀트가 되기 위한 꼭 알아야 할 금융공학의 기본과 핵심만 배웁니다.

    금융공학을 공부하기 위해 선택할 수 밖에 없었던 기존의 대학원의 과목들을 보면 이 과목은 왜 배워야 하고, 어떤 과목부터 들어야할지 모를 정도로 중구난방입니다. 금융공학/퀀트 익스텐션 스쿨은 실제 현업에서 중요하게 작용하는, 그리고 퀀트가 되기 위해 꼭 알아야하는 지식만 골라내어 유기적으로 학습합니다. 연구자가 아닌 실무자가 되고 싶다면 본 과정에서 다루는 내용으로도 충분히 시작할 수 있습니다.

  • 증권사/금융사 Side에서
    수익을 만들어내는 상품을 설계할 수 있습니다.

    재무분석, 펀더멘털 분석을 기반으로 한 밸류에이션 강의, 초단타 자동 매매 시스템을 다루는 프로그래밍 수업에 가까운 강의로는 스스로 '이기는 전략'을 세우고 '예측모델'을 만들어내는 역량까지는 갖출 수 없습니다. 금융공학/퀀트 익스텐션 스쿨은 금융사, 펀드회사와 같은 기업 Side에서 보는 퀀트의 메인업무, 즉 파생상품을 설계하고 가격을 결정하기 위해 알아야 할 수학과 프로그래밍을 학습합니다.

  • 수익을 낼 수 있는 트레이딩 전략 및
    투자 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.

    금융공학 이론과 모델은 틀리지 않습니다. 다만 올바른 금융시장의 파악( 변동성과 위험성 등 )이 제대로 이뤄지지 않았기 때문입니다. 본 강의를 통해 퀀트적 투자를 하기 위한 금융공학적 이론과 지식, 그리고 시장의 위험성을 정량화하고 분석하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 금융시장에서 이길 수 있는, 수익을 낼 수 있는 트레이딩 전략 및 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.

커리큘럼

  • 각종 금융상품의 가치를 평가하고 실전 트레이딩에 적용할 수 있는 금융공학 지식을 학습합니다.

    수학 파트는 확률론, 확률 과정론(Stochastic Process), 확률 미적분(Stochastic Calculus), 몬테 카를로 방법(Monte Carlo Method) 구현을 위한 이론적 배경을, 프로그래밍 파트는 확률 미적분, 몬테 카를로 방법 등의 코드 구현을 통한 다양한 금융상품들의 가치 평가를 다룹니다.

  • 1학기
    학습 목표
    1. 금융 전반에 걸친 용어 및 지식을 학습하고 인사이트를 얻는다.
    2. 금융 데이터 분석을 위한 확률론, 선형대수, 회귀분석 등의 수학/통계학적 지식을 이해하고, Python 프로그래밍 기본기를 다진다.
    3. 확률론, 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method) 등 금융공학을 위한 이론적 배경을 이해할 수 있다.
    4. 투자결정에 도움을 주는 각종 지표들을 직접 구현하고, 실전 트레이딩에 적용할 수 있다.
    ◼︎ Financial Background Knowledge & Models
    - Portfolio theory ( CAPM model, Risk management )
    - Porrfolio optimization
    - 금융상품 소개 ( 채권, 선물, 옵션, 주식, ELS )
    - Introduction to indicators ( MACD, Sona, Stochastic, RSI, etc )
    - 투자 방법의 소개 ( 기술적 투자, 가치 투자, Contrarian 투자 )
    ◼︎ Python Programming
    - Introduction to Python
    - Monte Carlo simulation with Python
    - Sentimental Analysis
    - Linear Algebra with Python
    - Linear Regression with Python
    - Web Crawling with Python
    - Implementation of Backtester with Python
    1. Basic probability, Conditional probability, Monte Carlo method
    - Quiz: Survival Bias
    - Monte Carlo introduction
    - Python installation
    - Monte Carlo using Python
    2. Linear Algebra and regression
    - definition of linear function
    - vector, matrix -innerproduct -determinant
    - eigen vector, eigen value
    - Symetric matrix -normal matrix -SVD
    - Random matrix theory -Estimate beta
    - Mean-Variance optimization -CAPM model
    3. Unconditional Expectation, Conditional Expectation
    - Optimal betting ratio
    4. Quantitative Strategies
    - Card counting
    - Doubling Strategy
    - Secretary problem
    5. Behavior Finance
    6. Mini Project (방학 4주)
    - 1학기에 학습한 내용을 바탕으로 미니 프로젝트를 진행합니다.
  • 2학기
    학습 목표
    1. 옵션, 콜, 풋, 파생상품, ELS 등의 금융 전반에 걸친 용어 및 지식들을 이해할 수 있다.
    2. 금융 데이터 분석을 위한 수학/통계학적 지식을 이해하고, 파이썬 프로그래밍 스킬을 습득할 수 있다.
    3. 확률론, 확률과정론(Stochastic Process), 확률미적분(Stochastic Calculus), 몬테카를로방법(Monte Carlo Method) 등 금융공학을 위한 이론적 배경을 이해할 수 있다.
    4. 확률미적분, 몬테카를로방법 등의 이론적 배경을 활용한 다양한 알고리즘 설계를 위한 프로그래밍을 할 수 있다.
    5. 각종 금융 상품의 가치를 평가하고, 실전 트레이딩에 적용할 수 있다.
    1. Introduction
    - History
    - Brownian Motion
    - Applications (Pricing Derivative securities)
    (ex)Forwards, puts, calls
    2. Martingales
    - Integrals involving Brownian motion
    - stopping times
    - Risk Neutral Measure
    - Application to option pricing (Martingale and Numeraire)
    3. Ito's lemma
    4. backward Kolmogorov equation
    - Feynman-Kac formula
    - Girsanov formula
    - Boundary value problems and exit times
    5. forward Kolmogorov equation
    - Boundary value problems
    - Exit time distribution
    6. the Black-Scholes PDE (1)
    - Derivation of Black
    - Scholes PDE by using backward Kolmogorov equation and Feynman- Kac (Risk Neutral discounted expected payoff)
    - Reduction of the Black
    - Scholes PDE to the linear heat equation
    - Pricing Barrier options
    7. the Black-Scholes PDE (2)
    - Derivation of the Black
    - Scholes PDE by considerting a hedging strategy
    (Replicating portfolio)
    8. Pricing Forwards, puts, calls
    - by using binomial tree
    - by using PDE method
    9. Final Project

해외 투자은행, 헤지펀드 출신
퀀트가 직접 강의합니다.

  • Placeholder
  • 전성재


    전 싱가폴 소재 헤지펀드 포트폴리오 매니저
    미국 소재 영국계 투자은행 Barclays 트레이딩 데스크에서 고빈도거래(High-Frequency trading) 담당
    미국 뉴욕대학교(NYU) 금융 수학 박사
    서울대학교 컴퓨터공학/수학/물리학 삼중 전공, 수석 졸업

    퀀트가 되고 싶다, 금융공학을 공부하고 싶다고 생각은 하지만 막상 어떻게 준비를 시작해야 할 지 막막해 하는 분들이 많이 계십니다. 혼자서 가려면 막막하고 어려워보이는 길이지만 저와 함께하는 본 과정을 통해 조금 더 수월하게 수강생 여러분들이 퀀트로서의 능력을 배양할 수 있도록 체계적으로 도와 드리겠습니다.

    전성재 강사님 인터뷰 자세히보기 >>

학기별 구성

  • 학기 1학기 2학기
    기간 12주 과정
    2018.01.16 (화) ~ 2018.04.14 (토)
    *설연휴 휴강

    + 4주 방학(미니 프로젝트)
    2018.04.23 (월) ~ 05.11 (금)
    16주 과정
    2018.05.25 (화) ~ 09.01 (토)
    일정 주중 2회 (화,목) 오후 7시 반 ~ 10시 반
    주말 1회 (토) 오후 2시 ~ 5시
    등록금 270만 원 420만 원
    총 690만 원
    비고 - 2학기 수강을 위해서는 1학기를 수강하셔야 합니다.
    - 전 학기 등록 수강생을 우선 선발합니다.
  • 금융공학적으로 접근한다는 것의 정체가 뭘까? 1day CLASS로 먼저 만나보세요.
    1day CLASS 수강 후 금융공학/퀀트 익스텐션 스쿨 수강시 1day CLASS 수강료를 환급해드립니다.

    금융공학/퀀트 익스텐션 스쿨 수업의 일부(개념과 프로그래밍 실습 학습)를 그대로 진행하는 특강 강의입니다.


    - 일정 : 11/25 (토), 12/16 (토) 오후 2~5시
    - 장소 : 2호선 성수역 근방 2분거리 *위치 문자 안내
    수강료 : 1day - 5만 원

    11/25 (토)
    # 조건부 확률의 이해와 투자에 활용하는 방법
    12/16 (토)
    # 버블에 대한 이해와 활용
    금융공학의 근간이 되는 확률론을 이해하기 위해 카지노에서의 블랙잭 베팅, 경마 베팅과 같은 구체적인 사례를 통해 접근해봅니다. 조건부 확률을 비롯하여 최적의 베팅 전략을 이론적으로 접근한 후 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증합니다. 한국의 부동산 시장이 과열 상태(bubble)인지에 대해서 논쟁은 끊이지 않습니다. 과연 한국의 부동산 시장은 과열 상태일까? 이에 대한 답을 위해 데이터로 접근해봅니다. 한국의 부동산 관련 데이터를 크롤링하여 실제 버블 지수(bubble index)를 계산합니다. 이를 위해 도입부에서는 버블 지수에 대한 경제물리학적 배경과 공식을 소개합니다.
    * 상세 커리큘럼은 신청 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
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