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파이썬을 활용한 금융 분석
파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지
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소개
목차
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PART I 파이썬과 금융CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가1.1 파이썬 소개 1.2 금융에서 쓰이는 기술 1.3 금융공학을 위한 파이썬 1.4 데이터 주도 금융과 인공지능 우선 금융 1.5 마치며 1.6 참고 문헌CHAPTER 2 파이썬 기반구조2.1 패키지 매니저로서의 콘다 2.2 가상 환경 매니저로서의 콘다 2.3 도커 컨테이너 사용법 2.4 클라우드 인스턴스 사용법2.5 마치며2.6 참고 문헌PART II 파이썬 기초 정복CHAPTER 3 자료형과 자료구조3.1 기본 자료형3.2 기본 자료구조3.3 마치며3.4 참고 문헌CHAPTER 4 NumPy를 사용한 수치 계산4.1 데이터 배열4.2 정규 NumPy 배열4.3 구조화 NumPy 배열 4.4 코드 벡터화 4.5 마치며4.6 참고 문헌CHAPTER 5 pandas를 사용한 데이터 분석5.1 DataFrame 클래스 5.2 기본적인 분석5.3 기본적인 시각화5.4 Series 클래스 5.5 GroupBy 연산5.6 고급 선택법5.7 병합, 조인, 머지 5.8 성능 측면 5.9 마치며5.10 참고 문헌 CHAPTER 6 객체지향 프로그래밍6.1 파이썬 객체 소개 6.2 파이썬 클래스 기초6.3 파이썬 데이터 모델6.4 Vector 클래스6.5 마치며6.6 참고 문헌PART III 금융 데이터 과학CHAPTER 7 데이터 시각화7.1 정적 2차원 플롯7.2 정적 3차원 플롯7.3 상호작용형 2차원 플롯7.4 마치며7.5 참고 문헌CHAPTER 8 금융 시계열8.1 금융 데이터8.2 이동 통계8.3 상관관계 분석8.4 고빈도 데이터8.5 마치며8.6 참고 문헌CHAPTER 9 입출력 작업9.1 기본 파이썬 입출력 9.2 pandas를 이용한 입출력9.3 PyTables를 이용한 입출력 9.4 TsTables을 이용한 입출력 9.5 마치며9.6 참고 문헌CHAPTER 10 파이썬 성능 개선10.1 반복문10.2 알고리즘10.3 이항트리 10.4 몬테카를로 시뮬레이션10.5 재귀적 pandas 알고리즘10.6 마치며10.7 참고 문헌 CHAPTER 11 수학용 도구11.1 근사화11.2 최적화 11.3 적분 11.4 심볼릭 연산 11.5 마치며 11.6 참고 문헌 CHAPTER 12 확률 과정12.1 난수 생성12.2 시뮬레이션12.3 가치 평가12.4 위험 측도 12.5 파이썬 스크립트12.6 마치며 12.7 참고 문헌 CHAPTER 13 통계 분석13.1 정규성 검정 13.2 포트폴리오 최적화13.3 베이즈 통계학13.4 머신러닝 13.5 마치며13.6 참고 문헌PART IV 알고리즘 트레이딩CHAPTER 14 FXCM 트레이딩 플랫폼14.1 시작하기 14.2 데이터 받기 14.3 API 다루기14.4 마치며14.5 참고 문헌CHAPTER 15 매매 전략15.1 단순 이동평균15.2 랜덤워크 가설15.3 선형 회귀분석15.4 클러스터링 15.5 빈도주의 방법론15.6 분류 알고리즘15.7 심층 신경망 15.8 마치며15.9 참고 문헌CHAPTER 16 매매 자동화16.1 자금 관리16.2 머신러닝 기반 매매 전략16.3 온라인 알고리즘16.4 기반구조와 배포16.5 로깅과 모니터링 16.6 마치며 16.7 파이썬 스크립트16.8 참고 문헌PART V 파생상품 분석CHAPTER 17 가치 평가 프레임워크17.1 자산 가격결정 기본 정리17.2 위험 중립 할인17.3 시장 환경 17.4 마치며17.5 참고 문헌 CHAPTER 18 금융 모형 시뮬레이션18.1 난수 생성 18.2 일반적인 시뮬레이션 클래스18.3 기하 브라운 운동 모형18.4 점프 확산 모형18.5 제곱근 확산 모형18.6 마치며 18.7 참고 문헌 CHAPTER 19 파생상품 가치 평가19.1 일반적인 가치 평가 클래스19.2 유러피안 행사 방식19.3 아메리칸 행사 방식19.4 마치며19.5 참고 문헌CHAPTER 20 포트폴리오 가치 평가20.1 파생상품 포지션 20.2 파생상품 포트폴리오 20.3 마치며20.4 참고 문헌CHAPTER 21 시장 기반 가치 평가21.1 옵션 데이터 21.2 모형 보정 21.3 포트폴리오 가치 평가21.4 파이썬 코드 21.5 마치며 21.6 참고 문헌 APPENDIX A 날짜와 시간A.1 파이썬 A.2 NumPy A.3 pandasAPPENDIX B 블랙-숄즈-머튼 옵션 클래스B.1 클래스 정의B.2 클래스 사용
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저자 소개 2
Yves Hilpisch
The Python Quants의 설립자이자 이사이며, Python Quants LLC의 공동 창업자이다. 이 회
사들은 파이썬 기반의 금융 및 파생 상품 분석 소프트웨어와 파이썬 및 금융과 관련된 컨설팅, 개
발, 교육 서비스를 제공한다. 금융 수학을 전공했고, 경영학 박사 학위를 받았으며 자를란트 대학교
에서 계산금융의 수치적 방법론을 가르치고 있다. 저서로는 『파이썬을 활용한 금융 분석』(한빛
미디어, 2016), 『파이썬을 이용한 알고리즘 트레이딩』(제이펍, 2021), 『Derivatives Analytics
with Python』(Wiley, 2015) 등이 있다.
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카이스트에서 자동 제어와 신호 처리를 전공했고 박사 학위를 받았다. 박사 학위 과정 중에 처음 파이썬을 접했으며 시간이 날 때마다 파이썬을 활용했다. LG전자와 대우증권에서 파생 상품 프라이싱 시스템, 금융 정보 모니터링 시스템, 알고리즘 트레이딩 시스템 등을 파이썬으로 구현했다. 현재는 파이썬 기반 금융 분석, 최적 집행용 소프트웨어와 서비스를 만들고 있으며, 금융 분석 분야에서 파이썬이 더 널리 퍼질 수 있게 도울 수 있는 징검다리가 되고자 강의를 하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2022년 04월 11일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 12.36MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 797쪽 ?
- ISBN13
- 9791162245927
출판사 리뷰
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금융 분야 종사자, 관련 개발자들이 파이썬을 시작하고 이를 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 최적의 실무 가이드 북이 책은 금융공학 이론이나 알고리즘을 설명하기 위한 전공 서적은 아니다. 이 책은 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 알려 주는 책이다.따라서 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심 그리고 최종 매매 시스템 구현까지를 모두 다루는 일종의 입문서나 쿡북 cook-book에 가깝다. 금융 분야 종사자나 금융공학을 공부하는 학생뿐 아니라 이 분야에 관심을 두고 개인적으로 공부하려는 많은 분들에게 이 책이 파이썬의 다양한 기능을 살펴볼 수 있는 더할 나위 없이 재미있는 경험이 될 수 있기를 바란다.※ 파트별 주요 내용이 책은 파이썬과 파이썬 생태계가 금융업에 종사하는 기업과 개인에게 제공하는 기술적인 틀을 다음과 같이 5부로 나누어 제시한다.● 파이썬과 금융: 대화형 금융 분석 및 애플리케이션 개발을 위한 파이썬 입문● 파이썬 기초 정복: 파이썬 자료형 및 자료구조, NumPy, pandas와 DataFrame 클래스, 객체지향 프로그래밍● 금융 데이터 과학: 데이터 시각화, 금융 시계열 데이터, 데이터 입출력 작업, 머신러닝을 위한 파이썬 기술● 알고리즘 트레이딩: 파이썬을 사용한 백테스팅 및 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 배포● 파생상품 분석: 옵션 및 파생상품 가격결정, 위험 관리를 위한 강력하고 유연한 파이썬 패키지 개발
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