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파이썬을 활용한 금융 분석 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

파이썬을 활용한 금융 분석

파이썬의 기초부터 금융공학, 수학, 정량 분석, 시스템 구현까지

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파이썬을 활용한 금융 분석

책 소개

<파이썬을 활용한 금융 분석> 금융 빅데이터 분석하기
초대형 투자은행과 헤지 펀드를 비롯한 금융업계는 빠른 속도로 트레이딩 시스템과 위험 관리 시스템 개발 언어로 파이썬을 채택하고 있다. 이 책은 개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북이다.
저자 이브 힐피시는 실무 예제와 현실적인 대규모 케이스 스터디를 통해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 파생상품 및 위험 분석 프레임워크를 개발할 수 있는 방법을 설명한다. 책의 대부분은 IPython 노트북을 사용하였다.


출판사 서평

주가 분석, 트레이딩 시스템 등으로 금융업계에 빠르게 침투하는 파이썬
이 책은 금융공학 이론이나 알고리즘을 설명하기 위한 전공 서적은 아니다. 파이썬 프로그래밍 언어가 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 알려 주는 책이다. 따라서 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심, 그리고 최종 시스템 구현까지를 모두 다루는 일종의 입문서나 쿡북에 가깝다. 금융 분야 현업 종사자나 금융공학을 공부하는 학생뿐 아니라 이 분야에 관심을 가지고 개인적으로 공부하고자 하는 독자라면 이 도서가 도움이 될 것이다.


<이 책의 내용>
- 기초 지식 : 파이썬의 자료 구조, NumPy 배열을 다루는 법, pandas를 사용한 시계열 분석, matplotlib 시각화, PyTables를 사용한 고성능 I/O 오퍼레이션, 파이썬으로 날짜 및 시간 정보를 다루는 법, 각종 파이썬 프로그래밍 관행
- 금융 관련 주제 : NumPy, SciPy, SymPy를 사용한 회귀 분석, 최적화, 확률 과정의 몬테카를로 시뮬레이션, VaR와 Credit-Value-at-Risk 계산, 정규성 검정, 평균-분산 포트폴리오 최적화, 주성분 분석 (PCA), 그리고 베이지안 회귀 분석
- 특별 주제 : 벡터화와 병렬화를 비롯한 금융 알고리즘의 파이썬 구현 성능 향상 방법, 엑셀과 파이썬을 결합하는 법, 웹 기술 기반의 금융 애플리케이션 제작법



저자 소개

저자_ 이브 힐피시
이브 힐피시는 독일 Python Quants GmbH 사의 창업자이자 이사이며, 뉴욕 Python Quants LLC 사의 공동 창업자이다. 이 회사들은 파이썬 기반의 금융 및 파생상품 분석 소프트웨어와 파이썬 및 금융과 관련된 컨설팅, 개발, 교육 서비스를 제공한다(http://pythonquants.com, http://quant-platform.com, http://dx-analytics.com 참조). 또한 이브는 『Derivatives Analytics with Python』 (Wiley Finance, 2015)의 저자이다. 금융수학 전공으로, 경영학 박사 학위를 받았으며 자를란트 대학에서 계산금융에서의 수치적 방법론을 가르치고 있다.

역자_ 김도형
KAIST에서 자동 제어와 신호 처리를 전공, 박사 학위를 받았다. 박사 학위 과정 중에 처음 파이썬을 접했다. 이후 틈나는 대로 파이썬을 활용했으며 LG전자와 대우증권에서 파생상품 프라이싱 시스템, 금융 정보 모니터링 시스템, 알고리즘 매매 시스템 등을 파이썬으로 구현했다. 현재는 파이썬 기반의 금융 분석, 최적 집행용 소프트웨어와 서비스를 만들고 있으며, 금융 분석 분야에서 파이썬이 더 널리 퍼질 수 있게 도울 수 있는 징검다리가 되고자 강의를 하고 사이트를 꾸리고 있다.

목차

PART I 파이썬과 금융
CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가
1-1 파이썬이란 무엇인가
1-2 금융에서 쓰이는 기술
1-3 금융공학을 위한 파이썬
1-4 결론
1-5 참고 서적 및 주석

CHAPTER 2 하부 구조와 툴
2-1 파이썬 설치
2-2 파이썬 툴
2-3 결론
2-4 참고 문헌

CHAPTER 3 입문용 예제
3-1 내재 변동성 계산
3-2 몬테카를로 시뮬레이션
3-3 기술적 분석
3-4 결론
3-5 참고 문헌

PART II 금융 분석과 개발
CHAPTER 4 자료형과 자료구조
4-1 기본 자료형
4-2 기본 자료구조
4-3 NumPy 자료구조
4-4 코드 벡터화
4-5 결론
4-6 참고 문헌

CHAPTER 5 데이터 시각화
5-1 2차원 플롯
5-2 금융 관련 플롯
5-3 3차원 플롯
5-4 결론
5-5 참고 문헌

CHAPTER 6 금융 시계열
6-1 pandas 기초
6-2 금융 자료
6-3 회귀분석
6-4 고빈도 자료
6-5 결론
6-6 참고 문헌

CHAPTER 7 입출력 작업
7-1 기본 파이썬 입출력
7-2 pandas를 사용한 입출력
7-3 PyTables를 이용한 고속 입출력
7-4 결론
7-5 참고 문헌

CHAPTER 8 파이썬 성능 개선
8-1 파이썬 패러다임과 성능
8-2 메모리 배치와 성능
8-3 병렬 컴퓨팅
8-4 멀티프로세싱
8-5 동적 컴파일
8-6 Cython을 이용한 정적 컴파일
8-7 GPU에서 난수 생성하기
8-8 결론
8-9 참고 문헌

CHAPTER 9 수학용 도구
9-1 근사화
9-2 최적화
9-3 정적분
9-4 심볼릭 연산
9-5 결론
9-6 참고 문헌

CHAPTER 10 확률 과정
10-1 난수 생성
10-2 시뮬레이션
10-3 가치 평가
10-4 위험 측도
10-5 결론
10-6 참고 문헌

CHAPTER 11 통계 분석
11-1 정규성 검정
11-2 포트폴리오 최적화
11-3 주성분 분석
11-4 베이즈 회귀
11-5 결론
11-6 참고 문헌

CHAPTER 12 마이크로소프트 엑셀 연동
12-1 기본적인 스프레드시트 연동
12-2 파이썬으로 엑셀 스크립트 작성
12-3 xlwings 소개
12-4 결론
12-5 참고 문헌

CHAPTER 13 객체지향과 그래픽 유저 인터페이스
13-1 객체지향
13-2 그래픽 유저 인터페이스
13-3 결론
13-4 참고 문헌

CHAPTER 14 웹 통합
14-1 웹 기초
14-2 웹 플롯팅
14-3 빠른 웹 애플리케이션 개발
14-4 웹 서비스
14-5 결론
14-6 참고 문헌


PART III 파생상품 분석 라이브러리
CHAPTER 15 가치 평가 프레임워크
15-1 자산 가격결정 기본 정리
15-2 위험 중립 할인
15-3 시장 환경
15-4 결론
15-5 참고 문헌

CHAPTER 16 금융 모형 시뮬레이션
16-1 난수 생성
16-2 일반적인 시뮬레이션 클래스
16-3 기하 브라운 운동 모형
16-4 점프 확산 모형
16-5 제곱근 확산 모형
16-6 결론
16-7 참고 문헌

CHAPTER 17 파생상품 가치 평가
17-1 일반적인 가치 평가 클래스
17-2 유러피안 행사 방식
17-3 아메리칸 행사 방식
17-4 결론
17-5 참고 문헌

CHAPTER 18 포트폴리오 가치 평가
18-1 파생상품 포지션
18-2 파생상품 포트폴리오
18-3 결론
18-4 참고 문헌

CHAPTER 19 변동성 옵션
19-1 VSTOXX 데이터
19-2 모형 캘리브레이션
19-3 VSTOXX 아메리칸 옵션
19-4 결론
19-5 참고 문헌

APPENDIX A 파이썬 프로그래밍 관행
A-1 파이썬 문법
A-2 문서화
A-3 유닛 테스팅

APPENDIX B 콜 옵션 클래스

APPENDIX C 날짜와 시간
C-1 파이썬에서의 날짜와 시간
C-2 NumPy에서의 날짜와 시간
C-3 pandas에서의 날짜와 시간
Index


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