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파이썬을 활용한 금융 분석 : 파이썬의 기초부터 금융공학, 수학, 정량 분석, 시스템 구현까지 (Loan 86 times)

Material type
단행본
Personal Author
Hilpisch, Yves 김도형, 역
Title Statement
파이썬을 활용한 금융 분석 : 파이썬의 기초부터 금융공학, 수학, 정량 분석, 시스템 구현까지 / 이브 힐피시 지음 ; 김도형 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛미디어,   2016  
Physical Medium
680 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
Varied Title
Python for finance
ISBN
9788968482779
General Note
부록: A. 파이썬 프로그래밍 관행, B. 콜 옵션 클래스, C. 날짜와 시간  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌과 색인수록
Subject Added Entry-Topical Term
Finance --Statistical methods --Data processing Financial engineering --Data processing Python (Computer program language) Programming languages (Electronic computers)
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
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No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.133 P999 2016z8 Accession No. 121236991 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.133 P999 2016z8 Accession No. 121240319 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.133 P999 2016z8 Accession No. 151335533 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.133 P999 2016z8 Accession No. 151335533 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북. 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.

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.

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.

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


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

이브스 힐피쉬(지은이)

금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩, 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 에이아이머신(AI Machine)과 파이썬퀀츠(Python Quants)의 설립자이자 최고경영자다. 또한 《Artificial Intelligence in Finance》(O'Reilly, 2020), 《Python for Finance》(2nd ed., O'Reilly, 2018), 《Derivatives Analytics with Python》 (Wiley, 2015), 《Listed Volatility and Variance Derivatives》(Wiley, 2017)를 저술했다. 또한 CQF(Certifi cate in Quantitative Finance, https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융에 대해, 그리고 htw saar 대학(https://www. htwsaar.de)에서 데이터 과학에 대해 강의하고, 금융을 위한 파이썬 자격증 취득으로 이어지는 온라인 교육 프로그램의 책임자로 있다.

김도형(옮긴이)

KAIST에서 자동 제어와 신호 처리를 공부하여 박사 학위를 받았으나 금융 분야로 진로를 바꾸어 미래에셋대우에서 퀀트로 재직했습니다. 현재는 개인 퇴직연금운용을 위한 핀테크 기술 회사 베라노스 CTO이며 패스트캠퍼스 '데이터 사이언스 스쿨'에서 데이터 분석 관련 수학과 머신러닝을 가르칩니다. 2016년부터 '데이터 사이언스 스쿨'이라는 웹사이트를 운영하며 데이터 분석에 필요한 프로그래밍, 수학, 머신러닝, 딥러닝 관련 글을 올리고 있습니다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

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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