파이썬을 활용한 금융 분석 : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 지은이ㆍ옮긴이 소개 = 4
• 옮긴이의 말 = 5
• 서문 = 6
• 감사의 말 = 10
• 예제 코드 활용 = 11
• PART Ⅰ 파이썬과 금융
• CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가
• 1.1 파이썬 소개 = 29
• 1.2 금융에서 쓰이는 기술 = 37
• 1.3 금융공학을 위한 파이썬 = 43
• 1.4 데이터 주도 금융과 인공지능 우선 금융 = 54
• 1.5 마치며 = 61
• 1.6 참고 문헌 = 62
• CHAPTER 2 파이썬 기반구조
• 2.1 패키지 매니저로서의 콘다 = 65
• 2.2 가상 환경 매니저로서의 콘다 = 72
• 2.3 도커 컨테이너 사용법 = 77
• 2.4 클라우드 인스턴스 사용법 = 83
• 2.5 마치며 = 91
• 2.6 참고 문헌 = 91
• PART Ⅱ 파이썬 기초 정복
• CHAPTER 3 자료형과 자료구조
• 3.1 기본 자료형 = 96
• 3.2 기본 자료구조 = 112
• 3.3 마치며 = 123
• 3.4 참고 문헌 = 123
• CHAPTER 4 NumPy를 사용한 수치 계산
• 4.1 데이터 배열 = 126
• 4.2 정규 NumPy 배열 = 131
• 4.3 구조화 NumPy 배열 = 148
• 4.4 코드 벡터화 = 150
• 4.5 마치며 = 156
• 4.6 참고 문헌 = 156
• CHAPTER 5 pandas를 사용한 데이터 분석
• 5.1 DataFrame 클래스 = 158
• 5.2 기본적인 분석 = 168
• 5.3 기본적인 시각화 = 172
• 5.4 Series 클래스 = 175
• 5.5 GroupBy 연산 = 177
• 5.6 고급 선택법 = 179
• 5.7 병합, 조인, 머지 = 183
• 5.8 성능 측면 = 190
• 5.9 마치며 = 193
• 5.10 참고 문헌 = 193
• CHAPTER 6 객체지향 프로그래밍
• 6.1 파이썬 객체 소개 = 200
• 6.2 파이썬 클래스 기초 = 206
• 6.3 파이썬 데이터 모델 = 211
• 6.4 Vector 클래스 = 215
• 6.5 마치며 = 216
• 6.6 참고 문헌 = 217
• PART Ⅲ 금융 데이터 과학
• CHAPTER 7 데이터 시각화
• 7.1 정적 2차원 플롯 = 222
• 7.2 정적 3차원 플롯 = 247
• 7.3 상호작용형 2차원 플롯 = 251
• 7.4 마치며 = 261
• 7.5 참고 문헌 = 261
• CHAPTER 8 금융 시계열
• 8.1 금융 데이터 = 264
• 8.2 이동 통계 = 276
• 8.3 상관관계 분석 = 282
• 8.4 고빈도 데이터 = 288
• 8.5 마치며 = 290
• 8.6 참고 문헌 = 291
• CHAPTER 9 입출력 작업
• 9.1 기본 파이썬 입출력 = 295
• 9.2 pandas를 이용한 입출력 = 308
• 9.3 PyTables를 이용한 입출력 = 318
• 9.4 TsTables을 이용한 입출력 = 334
• 9.5 마치며 = 340
• 9.6 참고 문헌 = 341
• CHAPTER 10 파이썬 성능 개선
• 10.1 반복문 = 345
• 10.2 알고리즘 = 350
• 10.3 이항트리 = 363
• 10.4 몬테카를로 시뮬레이션 = 369
• 10.5 재귀적 pandas 알고리즘 = 376
• 10.6 마치며 = 380
• 10.7 참고 문헌 = 381
• CHAPTER 11 수학용 도구
• 11.1 근사화 = 384
• 11.2 최적화 = 402
• 11.3 적분 = 409
• 11.4 심볼릭 연산 = 412
• 11.5 마치며 = 418
• 11.6 참고 문헌 = 419
• CHAPTER 12 확률 과정
• 12.1 난수 생성 = 422
• 12.2 시뮬레이션 = 429
• 12.3 가치 평가 = 455
• 12.4 위험 측도 = 465
• 12.5 파이썬 스크립트 = 474
• 12.6 마치며 = 476
• 12.7 참고 문헌 = 477
• CHAPTER 13 통계 분석
• 13.1 정규성 검정 = 480
• 13.2 포트폴리오 최적화 = 499
• 13.3 베이즈 통계학 = 515
• 13.4 머신러닝 = 532
• 13.5 마치며 = 552
• 13.6 참고 문헌 = 553
• PART Ⅳ 알고리즘 트레이딩
• CHAPTER 14 FXCM 트레이딩 플랫폼
• 14.1 시작하기 = 558
• 14.2 데이터 받기 = 559
• 14.3 API 다루기 = 565
• 14.4 마치며 = 572
• 14.5 참고 문헌 = 572
• CHAPTER 15 매매 전략
• 15.1 단순 이동평균 = 575
• 15.2 랜덤워크 가설 = 582
• 15.3 선형 회귀분석 = 586
• 15.4 클러스터링 = 592
• 15.5 빈도주의 방법론 = 594
• 15.6 분류 알고리즘 = 597
• 15.7 심층 신경망 = 606
• 15.8 마치며 = 613
• 15.9 참고 문헌 = 614
• CHAPTER 16 매매 자동화
• 16.1 자금 관리 = 618
• 16.2 머신러닝 기반 매매 전략 = 629
• 16.3 온라인 알고리즘 = 641
• 16.4 기반구조와 배포 = 645
• 16.5 로깅과 모니터링 = 646
• 16.6 마치며 = 648
• 16.7 파이썬 스크립트 = 649
• 16.8 참고 문헌 = 652
• PART Ⅴ 파생상품 분석
• CHAPTER 17 가치 평가 프레임워크
• 17.1 자산 가격결정 기본 정리 = 656
• 17.2 위험 중립 할인 = 659
• 17.3 시장 환경 = 664
• 17.4 마치며 = 668
• 17.5 참고 문헌 = 669
• CHAPTER 18 금융 모형 시뮬레이션
• 18.1 난수 생성 = 672
• 18.2 일반적인 시뮬레이션 클래스 = 675
• 18.3 기하 브라운 운동 모형 = 679
• 18.4 점프 확산 모형 = 685
• 18.5 제곱근 확산 모형 = 690
• 18.6 마치며 = 695
• 18.7 참고 문헌 = 697
• CHAPTER 19 파생상품 가치 평가
• 19.1 일반적인 가치 평가 클래스 = 700
• 19.2 유러피안 행사 방식 = 705
• 19.3 아메리칸 행사 방식 = 713
• 19.4 마치며 = 721
• 19.5 참고 문헌 = 723
• CHAPTER 20 포트폴리오 가치 평가
• 20.1 파생상품 포지션 = 727
• 20.2 파생상품 포트폴리오 = 731
• 20.3 마치며 = 744
• 20.4 참고 문헌 = 746
• CHAPTER 21 시장 기반 가치 평가
• 21.1 옵션 데이터 = 748
• 21.2 모형 보정 = 751
• 21.3 포트폴리오 가치 평가 = 762
• 21.4 파이썬 코드 = 766
• 21.5 마치며 = 768
• 21.6 참고 문헌 = 769
• APPENDIX A 날짜와 시간
• A.1 파이썬 = 771
• A.2 NumPy = 778
• A.3 pandas = 781
• APPENDIX B 블랙-숄즈-머튼 옵션 클래스
• B.1 클래스 정의 = 787
• B.2 클래스 사용 = 789
• 찾아보기 = 792