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금융 파이썬 완전 정복 2/e
- 제임스 마 와이밍 저
- 이병욱 역
- 에이콘출판
- 2023년 08월 31일
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ISBN: 9791161757827
460쪽
874g
188 x 235 (㎜)
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책 소개
이 책은
파이썬을 활용해 금융의 여러 개념을 친절하게 설명하는 책이다. 파이썬을 활용한 금융 정보 분석이 무엇인지 설명하는 1장을 시작으로, 2장에서는 금융에서의 선형 성질이 가지는 의미를 파악하며 3장에서 비선형으로 확장한다.
4장은 옵션 가격을 책정하기 위한 여러 수치적 기법을 심도 있게 살펴보며 5장은 이자율에 관한 여러가지 모델링 기법을 설명한다. 6장은 금융의 가장 핵심이기도 한 시계열 데이터를 다루는 열 기법을 소개하며, 7장에서는 VIX(Volatility Index)를 가지고 상호작용적 금융 분석에 관한 여러 개념을 살펴본다. EURO STOXX 50 index, VSTOXX, VIX 등의 여러 지표에 대해 소개하며 S&P 500 지수와 VIX를 통해 다양한 금융 분석을 수행한다.
8장에서는 알고리듬 트레이딩을 위한 기초적 알고리듬을 공개 API를 사용해 직접 구축해 보며 평균-회귀, 추세-추종 등의 여러 알고리듬 트레이딩 기법을 소개한다. 9장은 금융의 주요 요소인 백테스팅을 소개하고 10장, 11장은 인공지능과 금융의 여러 측면을 살펴본다.
출판사 리뷰
저자 소개
싱가포르에 거주하는 소프트웨어 엔지니어다. 금융 기술, 머신러닝, 데이터 과학, 컴퓨터 금융을 주로 연구하고 있으며 국채와 외환 상품, 펀드 배분에 관련된 금융 서비스 분야에서 경력을 시작했다. 파생상품에 이끌려 시카고로 옮겨간 후 시카고 무역위원회의 베테랑 트레이더들과 협력해 시장을 공략하는 고빈도, 저지연 전략을 고안했다. 미국 일리노이공과대학교 스튜어트 경영대학(Illinois Tech's Stuart School of Business)에서 금융 석사 학위를 받았으며 난양이공대학교(Nanyang Technological University)에서 컴퓨터공학 학사 학위를 받았다.
역자 소개
경영학 박사(Ph.D & MBA)
카이스트 전산학 학사, 석사
스위스플랭크린대학 경영학 박사
서울과학종합대학원 AI첨단대학원 주임교수
카이스트(KAIST) 겸직교수
인공지능연구원(AIRI) 부사장
금융위원회 금융규제혁신회의 위원
금융위원회 법령해석심의위원회 위원
금융위원회 적극행정위원회 위원
금융위원회 디지털자산 자문위원
한국핀테크 지원센터 혁신금융 전문위원
AI경영학회 부회장
전) BNP 파리바 카디프 전무
전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
전) 보험넷 Founder & CEO
2021년 혁신금융 부문 대통령 표창
서울과학종합대학원 AI첨단대학원 주임교수와 카이스트 겸직교수 그리고 한국금융연수원 겸임교수를 맡고 있으며, 인공지능연구원(AIRI)의 부사장으로도 재직 중이다. 카이스트(KAIST) 전산학과 계산 이론 연구실에서 학사 석사를 취득했고, 스위스플랭클린 대학에서 경영학 박사 학위를 받았다. 현재 기업을 대상으로 인공지능 기술 컨설팅과 교육을 제공하며, 성공적인 AI 기술 도입을 통한 디지털 전환(DT, Digital Transformation) 컨설팅도 진행하고 있다.
공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했으며, 1999년에는 모든 보험사의 보험료를 실시간으로 비교 분석하는 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업했고, 이후 삼성생명을 비롯한 생명보험사 및 손해보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다.
인공지능연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발과 관련된 다양한 활동을 하고, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다. 2021년 혁신금융부문 대통령 표창을 수상한 바 있다.
저서로는 『비트코인과 블록체인, 탐욕이 삼켜버린 기술』(에이콘, 2018)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)와 2022년 문체부의 세종도서로 선정된 『돈의 정체』(에이콘, 2019) 그리고 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저, 2020), 『헬로핀테크-인공지능편』(2021)이 있다.
목차
1부. 파이썬 시작하기
1장. 파이썬을 사용한 금융 분석 개요
__파이썬 구하기
____가상 환경 준비
____Jupyter 노트북 실행
____파이썬 기능 개선 제안서
__Quandl 소개
____환경에 맞는 Quandl 설정
__시계열 차트 도식화
____Quandl에서 데이터셋 가져 오기
____주가와 거래량 차트 도식화
____촛대 차트 도식화
__시계열 데이터에 대한 금융 분석
____수익률 도식화
____누적 수익률 도식화
____히스토그램 도식화
____변동성 도식화
____분위수-분위수 도면
____복수의 시계열 데이터 다운로드
____상관 행렬 표시
____상관관계 도식화
____단순이동평균
____지수이동평균 이동
__요약
2부. 금융 개념
2장. 금융에서 선형성의 중요성
__자본 자산 가격 책정 모델과 증권시장선
__차익 거래 가격 결정 이론 모델
__요인 모델의 다변량 선형 회귀
__선형 최적화
____Pulp 받기
____선형 계획법을 사용한 최대화 예제
____선형 프로그램의 결과
____정수 프로그래밍
__행렬을 사용한 선형 방정식 해결
__LU 분해
__촐레스키 분해
__QR 분해
__다른 행렬 대수 방법으로 풀기
____자코비 기법
____가우스-자이델 기법
__요약
3장. 금융의 비선형성
__비선형성 모델링
____비선형 모델의 예
__근 찾기 알고리듬
____증분 검색
____이분법
____뉴턴 기법
____시컨트 기법
____근 찾기 기법 조합
__SciPy의 근 찾기 구현
____근 찾기 스칼라 함수
____일반 비선형 솔버
__요약
4장. 옵션 가격 책정을 위한 수치적 방법
__옵션 소개
__이항 트리로 옵션 가격 책정
__유럽식 옵션 가격 책정
__StockOption 기본 클래스 작성
____이항 트리를 사용한 유럽식 옵션 클래스
____이항 트리를 사용한 미국식 옵션 클래스
____콕스-로스-루빈스타인 모델
____라이젠-라이머 트리 사용
__무료 그릭
____LR 이항 트리를 사용하는 그리스인을 위한 클래스
__옵션 가격 책정의 삼항 트리
____삼항 트리 옵션 가격 책정 모델의 클래스
__옵션 가격 결정의 격자
____이항 격자 사용
____CRR 이항 격자 옵션 가격 책정 모델의 클래스
____삼항 격자 사용
__옵션 가격 설정의 유한 차분
____명시적 기법
____유한 차분 기본 클래스 작성
____암시적 기법
____크랭크-니콜슨 기법
____특이 배리어 옵션의 가격 책정
____유한 차분으로 미국식 옵션 가격 책정
__종합하기: 내재 변동성 모델링
____AAPL 미국식 풋 옵션의 내재 변동성
__요약
5장. 금리와 파생상품 모델링
__고정-수입 증권
__수익률 곡선
__제로 쿠폰 채권 평가
____현물 금리와 제로 금리
__수익률 곡선의 부트스트랩
____수익률 곡선의 부트스트랩 예
____수익률 곡선 부트스트랩 클래스 작성
__선도 금리
__만기 수익률 계산
__채권 가격 계산
__채권 듀레이션
__채권 볼록성
__단기 금리 모델링
____바시첵 모델
____콕스-인거졸-로스 모델
____렌들만과 바터 모델
____브레넨과 슈바르츠 모델
__채권 옵션
____수의상환권부 채권
____상환청구권부 채권
____전환 사채
____우선주
__수의상환권부 채권 옵션의 가격 책정
____바시첵 모델에 의한 제로 쿠폰 채권 가격 책정
____조기 행사 가치
____유한 차이에 의한 정책 반복
____수의상환권부 채권 가격 책정의 기타 고려 사항
__요약
6장. 시계열 데이터의 통계 분석
__다우 존스 산업 평균과30개 구성 요소
____Quandl에서 다우 구성 요소 데이터셋 다운로드
____알파 밴티지
____알파 밴티지 API 키 얻기
____알파 밴티지 파이썬 래퍼 설치
____알파 밴티지에서 DJIA 데이터셋 다운로드
__커널 PCA 적용
____고유 벡터와 고유 값 찾기
____PCA를 사용해 다우 인덱스재구성
__정상성과 비정상성 시계열
____정상성과 비정상성
____정상성 확인
____비정상 프로세스의 유형
____정상성 프로세스의 유형
__증강 딕키-풀러 검증
__추세가 있는 시계열 분석
__시계열을 정상성으로 만들기
____추세 제거
____차분을 사용한 추세 제거
____계절적 분해
____ADF 검정의 단점
__시계열 예측과 예상
____자기 회귀 통합 이동평균
____그리드 검색을 통한 모델 매개변수 찾기
____SARIMAX 모델 적합화하기
____SARIMAX 모델의 예측과 예상
__요약
3부. 실습
7장. VIX를 사용한 대화형 금융 분석
__변동성 파생상품
____STOXX와 Eurex
____EURO STOXX 50 지수
____VSTOXX
____S&P 500 지수
____SPX 옵션
____VIX
__S&P 500과 VIX의 금융 분석
____데이터 수집
____분석 수행
____SPX와 VIX 간의 상관관계
__VIX 지수 계산
____SPX 옵션 데이터 가져오기
____단기와 차기 옵션 찾기
____필요 분 계산
____Calculating the forward SPX Index level
____필요한 선도 행사 가격 찾기
____행사 가격 경계 결정
____행사 가격별 기여도 표 만들기
____변동성 계산
____차기 옵션 계산
____VIX 지수 계산
____여러 VIX 지수 계산
____결과 비교
__요약
8장. 알고리듬 거래 플랫폼 구축
__알고리듬 거래 소개
____공개 API를 사용하는 거래 플랫폼
____프로그래밍 언어 선택
____시스템 기능
__알고리듬 거래 플랫폼 구축
____브로커 인터페이스 설계
____파이썬 라이브러리 요구 사항
____이벤트 기반 브로커 클래스 작성
____가격 이벤트 핸들러 저장하기
____주문 이벤트 핸들러 저장
____포지션 이벤트 핸들러 저장
____가격을 얻기 위한 추상 메서드 선언
____가격 스트리밍을 위한 추상 메서드 선언
____주문을 전송하기 위한 추상 메서드 선언
____브로커 클래스 구현
__평균 회귀 알고리듬 거래 시스템 구축
____평균 회귀 알고리듬 설계
____평균 회귀 트레이더 클래스 구현하기
____이벤트 리스너 추가하기
____평균 회귀 신호 생성기 작성
____거래 시스템 실행
__추세 추종 거래 플랫폼 구축
____추세 추종 알고리듬 설계
____추세 추종 트레이더 클래스 작성
____추세 추종 신호 생성기 작성
____추세 추종 거래 시스템 실행하기
__리스크 관리를 위한 VaR
__요약
9장. 백테스팅 시스템 구현
__백테스팅 소개
____백테스팅의 우려 사항
____이벤트 기반 백테스팅 시스템의 개념
__백테스팅 시스템 설계와 구현
____틱 데이터를 저장하는 클래스 작성
____시장 데이터를 저장하는 클래스 작성
____시장 데이터의 소스를 생성하기 위한 클래스 작성
____주문 클래스 작성
____포지션 추적을 위한 클래스 작성
____추상 전략 클래스 작성
____평균 회귀 전략 클래스 작성
____모듈을 백테스팅 엔진으로 바인딩하기
____백테스팅 엔진 실행
____백테스팅 엔진의 다중 실행
____백테스팅 시스템 개선
__백테스팅 모델에 대한 열 가지 고려 사항
____모델을 제약하는 리소스
____모델 평가 기준
____백테스팅 매개변수의 품질 평가
____모델 위험에 직면할 준비를 하라
____내표본 데이터를 사용한 백테스팅 성능
____백테스팅의 일반적인 함정 해결
____모델에 대한 상식적인 아이디어를 가지라
____모델의 문맥 이해
____올바른 데이터가 있는지 확인하라
____결과 데이터 마이닝
__백테스팅에서 알고리듬에 대한 논의
____k-평균 클러스터링
____k-최근접 이웃 머신러닝 알고리듬
____분류와 회귀 트리 분석
____2k 요인 설계
____유전 알고리듬
__요약
10장. 금융을 위한 머신러닝
__머신러닝 소개
____금융에서 머신러닝의 사용
____지도 학습과 비지도 학습
____지도 머신러닝의 분류와 회귀
____모델 과적합과 과소 적합
____특징 공학
____머신러닝을 위한 scikit-learn
__단일 자산 회귀 모델을 사용한 가격 예측
____OLS에 의한 선형 회귀
____독립과 목표 변수 준비
____선형 회귀 모델 작성
____예측 성능 측정을 위한 위험 척도
____리지 회귀
____기타 회귀 모델
____결론
__교차 자산 모멘텀 모델로 수익 예측
____독립 변수 준비
____목표 변수 준비하기
____다중 자산 선형 회귀 모델
____결정 트리의 앙상블
__분류 기반 머신러닝으로 추세 예측
____목표 변수 준비
____여러 자산의 데이터셋을 입력 변수로 준비하기
____로지스틱 회귀
____분류 기반 예측 측정을 위한 위험 척도
____서포트 벡터 분류기
____다른 유형의 분류기
__머신러닝 알고리듬 사용에 대한 결론
__요약
11장. 금융을 위한 딥러닝
__딥러닝에 대한 간략한 소개
____딥러닝이란 무엇인가?
____인공 뉴런
____활성화 함수
____손실 함수
____최적기
____네트워크 아키텍처
____텐서플로와 기타 딥러닝 프레임워크
____텐서란 무엇인가?
__텐서플로를 사용한 딥러닝 가격 예측 모델
____모델의 특징 공학
____요구 사항
____데이터셋 다운로드
____데이터 확장과 분할
____텐서플로로 인공 신경망 구축
____예측 값과 실제 값 도식화
__Keras를 사용한 신용카드 결제 디폴트 예측
____Keras 소개
____Keras 설치하기
____데이터셋 얻기
____데이터 분할 및 크기 조정
____Keras를 사용해 5개의 은닉 계층이 있는 심층 신경망 설계
____모델의 성능 측정
____Keras 히스토리에 기록된 이벤트 표시
__요약
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