미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자 상세페이지
출간 정보
- 2021.10.11 전자책 출간
- 2021.09.30 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 417 쪽
- 10.1MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791162246511
ECN
-
미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자
작품 정보
서학개미의 주린이 탈출 프로젝트!
이 책은 서학개미를 위한 미국 주식 퀀트투자 입문+실습서이다. 퀀트투자는 수학적, 통계적 기법을 활용해 투자 종목을 발굴하는 투자 방법이다. 퀀트투자 전략을 만들기 위해서는 유명한 전략들이 어떻게 만들어졌는지 개념을 이해하고, 어떻게 구현됐는지 기본기를 따라 하며 배워야 한다. 다만 투자 대가들의 전략을 소개한 책은 쉽게 찾아볼 수 있지만, 그 전략을 구현한 기술적인 방법을 담은 책은 매우 찾아보기 어렵다. 또한 퀀트투자 전략을 공부하기 위해서는 코딩이나 수학 등 부가적인 배경지식이 필요하다. 이 책은 이미 잘 알려진 투자 대가들의 전략을 소개하고 자신의 컴퓨터에서 이 전략을 구현해보며 응용하는 방법을 알려준다. 책을 따라 미국 주식 퀀트투자 과정을 배우고 나면 자신만의 투자 전략을 스스로 개발할 수 있을 것이다.
다루는 내용
퀀트머신을 사용하는 방법
단기투자 기술
재무제표 읽는 법/가치주와 우량주를 찾는 기술
다양한 전략 백테스트를 통한 투자성과 분석
전략 합성을 통한 나만의 투자 전략 만들기
파이썬 기본 문법/파이썬 라이브러리(핀터스텔라) 가이드
WeBull 애플리케이션/주피터랩 설치 가이드
대상 독자
이 책은 미국 주식 데이터를 분석하고 퀀트투자 전략을 만들고자 하는 일반인을 대상으로 한다. 이 책에서는 데이터 분석을 파이썬 프로그래밍 기반으로 하고 있으나, 책에 수록된 부록(파이썬 기본)을 참고하면 따라 할 수 있는 수준으로 구성되어 있다. 다만 금융 공학 이론과 관련된 전문적인 내용도 다루기에 책을 꼼꼼하게 읽어보는 것이 중요하다.
실습 환경
이 책은 다음과 같은 환경을 기반으로 설명한다.
운영체제: 윈도우10(64비트)
개발환경: 구글 콜랩
예제 소스
https://github.com/finterstellar/quant_machine
이 책은 서학개미를 위한 미국 주식 퀀트투자 입문+실습서이다. 퀀트투자는 수학적, 통계적 기법을 활용해 투자 종목을 발굴하는 투자 방법이다. 퀀트투자 전략을 만들기 위해서는 유명한 전략들이 어떻게 만들어졌는지 개념을 이해하고, 어떻게 구현됐는지 기본기를 따라 하며 배워야 한다. 다만 투자 대가들의 전략을 소개한 책은 쉽게 찾아볼 수 있지만, 그 전략을 구현한 기술적인 방법을 담은 책은 매우 찾아보기 어렵다. 또한 퀀트투자 전략을 공부하기 위해서는 코딩이나 수학 등 부가적인 배경지식이 필요하다. 이 책은 이미 잘 알려진 투자 대가들의 전략을 소개하고 자신의 컴퓨터에서 이 전략을 구현해보며 응용하는 방법을 알려준다. 책을 따라 미국 주식 퀀트투자 과정을 배우고 나면 자신만의 투자 전략을 스스로 개발할 수 있을 것이다.
다루는 내용
퀀트머신을 사용하는 방법
단기투자 기술
재무제표 읽는 법/가치주와 우량주를 찾는 기술
다양한 전략 백테스트를 통한 투자성과 분석
전략 합성을 통한 나만의 투자 전략 만들기
파이썬 기본 문법/파이썬 라이브러리(핀터스텔라) 가이드
WeBull 애플리케이션/주피터랩 설치 가이드
대상 독자
이 책은 미국 주식 데이터를 분석하고 퀀트투자 전략을 만들고자 하는 일반인을 대상으로 한다. 이 책에서는 데이터 분석을 파이썬 프로그래밍 기반으로 하고 있으나, 책에 수록된 부록(파이썬 기본)을 참고하면 따라 할 수 있는 수준으로 구성되어 있다. 다만 금융 공학 이론과 관련된 전문적인 내용도 다루기에 책을 꼼꼼하게 읽어보는 것이 중요하다.
실습 환경
이 책은 다음과 같은 환경을 기반으로 설명한다.
운영체제: 윈도우10(64비트)
개발환경: 구글 콜랩
예제 소스
https://github.com/finterstellar/quant_machine
작가
학력
캘리포니아대학교 어바인 MBA
연세대학교 산업공학과
작가의 대표 작품더보기
- [무료특별판] 미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자 (김용환, Yubin Kim)
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리뷰
4.3
구매자 별점
4명 평가
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