양적 금융을 위한 Python 툴킷

 (github.com/goldmansachs)
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  • GS Quant는 양적 트레이딩 전략과 리스크 관리 솔루션 개발을 가속하기 위한 Python 툴킷임
  • Goldman Sachs의 퀀트 개발자들이 만들고 유지하며, 파생상품 분석과 트레이딩 전략 개발을 지원함
  • 파생상품 구조화, 트레이딩, 리스크 관리에 활용할 수 있고, 데이터 분석용 통계 패키지 모음으로도 사용할 수 있음
  • API 접근에는 client id와 secret이 필요하며, 이는 Goldman Sachs의 기관 고객에게 제공됨
  • 사용자는 pip install gs-quant로 설치할 수 있고, 추가 문서와 예제는 Goldman Sachs Developer에서 제공됨

GS Quant 개요

  • GS Quant는 양적 금융을 위한 Python 툴킷임
  • 세계적인 리스크 이전 플랫폼 위에서 만들어졌으며, 글로벌 시장에서의 25년 경험을 바탕으로 제작됨
  • 목적은 양적 트레이딩 전략과 리스크 관리 솔루션 개발을 빠르게 하는 것임

개발 주체와 활용 범위

  • Goldman Sachs의 퀀트 개발자들이 GS Quant를 만들고 유지함
  • 주요 활용 영역은 다음과 같음
    • 트레이딩 전략 개발
    • 파생상품 분석
    • 파생상품 구조화
    • 트레이딩
    • 리스크 관리
  • 데이터 분석 애플리케이션을 위한 통계 패키지 세트로도 사용할 수 있음

API 접근 조건

  • API를 사용하려면 client id와 secret이 필요함
  • 해당 인증 정보는 Goldman Sachs의 기관 고객에게 제공됨
  • 자세한 내용은 영업 담당자나 Marquee Sales를 통해 확인해야 함

요구 사항과 설치

  • 요구 사항

    • Python 3.9 이상

      • PIP 패키지 관리자 접근
      • 설치 명령은 다음과 같음
pip install gs-quant

문서와 지원

  • 추가 정보는 Goldman Sachs Developer에서 제공됨
  • 예제, 가이드, 튜토리얼도 Goldman Sachs Developer의 관련 폴더에서 확인할 수 있음
  • 질문, 의견, 피드백은 gs-quant@gs.com으로 보낼 수 있음

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Hacker News 의견들

  • 이 분야에서 잘 알려진 프로젝트 중 하나인 OpenBB도 볼 만함: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal
    대부분의 데이터 공급사는 무료 API 키를 요구하는데, 그게 시장 진입 전략(GTM)이기 때문임. 계정을 만들게 하고 무료 API 키를 준 뒤, 시간이 지나며 유료 전환을 기대하는 구조임
    또는 yfinance 같은 “무료 데이터”를 쓸 수도 있지만, 이런 건 웹사이트에서 금융 데이터를 적극적으로 긁어오는 프로젝트에 의존함. 긁어오는 쪽 API 유지자와 데이터를 가진 회사 사이에 이해관계가 맞지 않아서, 주 유지자가 계속 업데이트해야 하는 경우가 많음
    참고로 나는 GitHub의 OpenBB 프로젝트를 만든 주요 개발자임

    • 다른 데이터 공급사의 시장 진입 전략을 짚었으니, OpenBB의 시장 진입 전략은 무엇인지도 말해줄 수 있나?
    • 이 딜레마에서 벗어날 방법이 있나?
      그리고 영국 데이터용으로 괜찮은 API가 있는지도 궁금함

  • 여기서 얻을 수 있는 유일한 효용은 설계 참고 정도임
    실제로 유용한 것에 접근하려면 GS 전용 데이터 API 뒤에 있음: https://developer.gs.com/docs/gsquant/authentication/gs-sess...

    • 실제 예제가 없어서 꽤 놀랐음. 영상 링크가 몇 개 있긴 한데, 정말 영상을 멈춰가며 코드 한 줄씩 손으로 베껴야 하나?
    • 그 설계를 어떻게 공부하면 되나? 클래스 다이어그램을 생성한다든가 하는 식인가?

  • 꽤 기본적인 수준으로 보임. 사실상 금융에서 흔히 쓰는 자료구조 클래스 모음에 가깝고, 학부 객체지향 프로그래밍 과목의 기말 프로젝트에서 기대할 만한 정도임

    • 안 좋은 소식이지만, 실제로 마주치는 코드 대부분이 그 정도 수준임
    • 과학자나 수학자 등이 만든 도메인 특화 라이브러리에서 이런 걸 많이 봄. 전문 엔지니어가 아닌 사람이 전문 엔지니어 품질의 코드를 쓰는 경우는 드묾
      아니면 수년간 엔지니어들의 관심을 많이 받은, 엄청나게 인기 있는 라이브러리인 경우임

  • 도구 모음은 무료일지 몰라도, 데이터는 매우 비쌈

  • GS가 아직도 자체 언어인 Slang을 쓰나, 아니면 Python 쪽으로 단계적으로 넘어갔나?

    • 아직도 아주 많이 쓰임. SecDB를 구동하는데, 사실상 시장 부문 전체의 신경계 같은 존재임
      Python 등에도 확실히 열려 있고 Slang을 21세기에 맞게 통합하려는 기술도 있지만, 완전히 사라질 거라고 상상하기 어려운 종류의 시스템임

  • 그냥 깎아내리기보다는, 이게 어떻게 생겨났고 내부에서 실제로 무엇에 쓰이는지 듣는 편이 더 흥미로울 것 같음
    겉보기엔 이상해도 자세히 들여다보면 합리적인 이유가 있었던 사례를 본 적이 있음. 회사에는 내부자의 관점에서는 말이 되는 문화와 우선순위가 있고, 바깥에서는 이상해 보일 수 있음

  • 라이브러리 이름을 vampire-squid로 짓지 않은 건 엄청난 기회 손실임
    README만 보면 외부에서 유용하게 쓰기 위한 것이라기보다, GS가 무엇을 하는지 개발자들에게 보여주는 광고물에 더 가까워 보임

  • 왜 gs-quant/gs_quant/timeseries/statistics.py에 감염병 전파용 SIR 구획 모델 클래스와 SEIR 모델이 들어 있는지 궁금함: https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidem...

  • Goldman Sachs 관련 물건은 10피트 장대로도 건드리고 싶지 않음
    https://en.wikipedia.org/wiki/Sergey_Aleynikov

  • 1년 전에 퀀트 라이브러리를 찾아봤는데 이건 못 봤음. 다른 대형 회사 중에 퀀트 라이브러리, 특히 변동성 관련 라이브러리를 공개한 곳이 또 있나?

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