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R 프로그래밍 언어를 사용해 금융분석의 실전 문제를 해결해본다. R의 기본 개념과 금융분석의 연관성에 대한 이해를 시작으로 R로 실제 금융 모델을 구축하는 방법을 살펴보고 이를 통해 금융이론뿐만 아니라 구현 방법도 이해해본다. 또한 알고리즘 트레이딩을 위한 리스크 관리, 최적화 기법에 대해서도 살펴보고 마지막으로 머신 러닝, 최적화, 이색 옵션, 헤징과 같은 고급 금융분석 개념도 살펴본다.

R의 기본 개념과 R을 이용한 금융분석 방법, R을 이용한 데이터 처리와 모델 구축, 통계 분석, 시계열 분석, 예측 모델링, 계량 분석 등의 다양한 분석 기법, 실전 예제를 통한 금융분석 모델 구축과 분석, 실제 사례를 통한 금융 전략 수립 방법, 모델 결정에 필요한 사전조사와 성능 지표, 머신 러닝 기반 트레이딩, 알고리즘 트레이딩과 다양한 최적화 방법, 금융 상품의 리스크 변수 제어 등에 대해 알려준다.

최근 각광받고 있는 R 프로그래밍 언어를 사용해 금융분석의 실전 문제를 해결하는 데 필요한 역량을 갖추고 싶은 독자들에게 도움이 될 것이다.
R의 기본 개념과 금융분석의 연관성에 대한 이해를 시작으로 R로 실제 금융 모델을 구축하는 방법을 살펴본다. 이를 통해 금융이론뿐만 아니라 구현 방법도 이해할 수 있다. 그리고 주제를 쉽게 이해하고 그 상관관계를 파악할 수 있도록 실용적인 예제를 제공한다.
또한 알고리즘 트레이딩을 위한 리스크 관리, 최적화 기법에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 머신 러닝, 최적화, 이색 옵션, 헤징과 같은 고급 금융분석 개념도 살펴본다.
이 책을 통해 R을 활용한 기본적인 금융분석 모델부터 고급 기법까지 구현하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

R의 기본 개념과 R을 이용한 금융분석 방법
R을 이용한 데이터 처리와 모델 구축
통계 분석, 시계열 분석, 예측 모델링, 계량 분석 등의 다양한 분석 기법
실전 예제를 통한 금융분석 모델 구축과 분석
실제 사례를 통한 금융 전략 수립 방법
모델 결정에 필요한 사전조사와 성능 지표
머신 러닝 기반 트레이딩
알고리즘 트레이딩과 다양한 최적화 방법
금융 상품의 리스크 변수 제어

★ 이 책의 대상 독자 ★

R에 관심 있고 이를 금융분석에 활용하고 싶은 독자들에게 가장 적합하다. 이 책은 복잡한 금융 예제를 R 코드로 설명한다. R 프로그래밍 지식이 필요조건은 아니지만 기본적인 수학적 분석 개념은 알고 있어야 한다. R을 잘 활용한다면 이 책에서 제공하는 자본시장 데이터 분석과 관련된 다양한 실전 예제를 통해 금융분석 기법을 쉽게 이해할 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, 'R 속으로'에서는 R의 기본 명령들을 설명한다. R과 해당 패키지 설치를 시작으로 데이터 유형, 데이터프레임, 반복문을 살펴본다. 또한 함수를 작성하고 호출하는 방법과 다양한 형식의 데이터 파일을 R로 가져오는 방법도 다룬다. 1장을 통해 R에 대한 기본적인 개념을 잡을 수 있다.
2장, '통계 모델링'에서는 공통분포, 상관관계, 중심경향척도, 이상치 검출과 같은 탐색적 분석을 통해 데이터에 대한 이해도를 높인다. 또한 분석용 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 데이터 샘플링과 표준화/정규화에 대해 설명한다. 또한 가설검정과 파라미터 추정도 다룬다.
3장, '통계 분석'에서는 모든 분석의 기본인 단순 및 다중선형회귀 모델을 다룬다. 이 장에서는 ANOVA와 특징 선택도 살펴본다. 또한 웨이블릿 분석을 사용한 모델 구축에 대해서도 다룬다.
4장, '시계열 모델링'에서는 모델예측 작업에 기본적으로 사용되는 ts, zoo, xts로 시계열 데이터를 변환하는 예제를 살펴본다. 그런 다음 AR, ARIMA, GARCH, VGARCH 등의 다양한 예측기법을 알아보고 R에서 실행하는 방법을 예제와 함께 살펴본다.
5장, '알고리즘 트레이딩'에서는 모멘텀 트레이딩과 다양한 방법을 사용한 페어 트레이딩을 포함해 알고리즘 트레이딩 분야에 필요한 실전 예제를 살펴본다. 또한 CAPM, 다중요인 모델, 포트폴리오 구성도 알아본다.
6장, '머신 러닝 트레이딩'에서는 자본시장 데이터를 사용해 머신 러닝 알고리즘을 모델링하는 법을 살펴본다. 이때 지도와 자율학습 알고리즘도 다룬다.
7장, '리스크 관리'에서는 시장과 포트폴리오 리스크 측정 기법을 설명한다. 또한 VAR 계산에 사용되는 일반적인 방법을 알아본다. 그리고 신용 리스크, 사기 탐지, 바젤 규제와 같은 은행 업무와 관련된 리스크도 다룬다.
8장, '최적화'에서는 동적 재구성, 전진분석, 그리드 평가, 금융 분야에서의 유전 알고리즘 같은 최적화 기법을 예제와 함께 살펴본다.
9장, '파생상품 가격결정'에서는 파생상품 가격결정에서 R의 활용 사례를 다룬다. 이색옵션, 권 가격결정, 신용 스프레드, 신용파산스왑과 함께 바닐라 옵션 가격결정을 살펴본다.
이 장의 복잡한 내용을 이해하기 위해서는 파산상품에 대한 기본적인 이해가 필요하다.

Information Provided By: :

1장. R 속으로



__R의 필요성

__R 다운로드와 설치방법

__패키지 설치 방법

____CRAN을 통한 직접 설치

____패키지 수동 설치

__데이터형

____벡터

____리스트

____행렬

____배열

____요인

____데이터프레임

__다른 데이터형 가져오기와 내보내기

____CSV 파일 읽고 쓰는 방법

____XLSX 파일 읽고 쓰는 방법

____웹 데이터나 온라인 데이터 소스

____데이터베이스

__코드 표현식 작성방법

____표현식

____기호와 할당

____키워드

____변수 명명

__함수

____인수 없는 함수 호출

____인수 있는 함수 호출

____R 프로그램 실행방법

____R 화면에서 저장된 파일을 실행하는 방법

____R 스크립트를 가져와 실행하는 방법

__반복문

____if 구문

____if … else 구문

____for 구문

____while 구문

____apply()

____sapply()

__반복 제어문

____break

____next

__질문

__요약



2장. 통계 모델링



__확률분포

____정규분포

____로그 정규분포

____포아송분포

____균등분포

____극단값 이론

__표본추출

____무작위 표본추출

____층화 표본추출

__통계량

____평균값

____중앙값

____최빈값

____요약

____적률

____첨도

____왜도

__상관관계

____자기상관관계

____편자기상관관계

____교차상관관계

__가설검정

____분산을 아는 모평균의 왼쪽꼬리검정(lower tail test)

____분산을 아는 모평균의 오른쪽꼬리검정(upper tail test)

____분산을 아는 모평균의 양측검정(two tailed test)

____분산을 모르는 모평균의 왼쪽꼬리검정

____분산을 모르는 모평균의 오른쪽꼬리검정

____분산을 모르는 모평균의 양측검정

__파라미터 추정

____최대 가능도 추정

____선형모델

__이상치 검출

____상자그림

____LOF 알고리즘

__표준화

__정규화

__질문

__요약



3장. 통계 분석



__단순선형회귀

____산포도

____결정계수

____유의성 검정

____선형회귀모델의 신뢰구간

____잔차도

____오차의 정규분포

__다중선형회귀

____결정계수

__다중공선성

__분산분석

__특징 선택

____관련 없는 특징 제거

__단계식 변수선택

____분류에 의한 변수선택

__변수 순위

__웨이블릿 분석

__고속 푸리에 변환

__힐버트 변환

__질문

__요약



4장. 시계열 모델링



__일반 시계열

__시계열로 데이터 변환

__zoo

____zoo 객체 생성

____zoo를 이용한 외부 파일 읽기

____zoo 객체의 장점

____zoo 객체의 단점

__xts

____as.xts를 이용한 xts 객체 생성

____직접 xts 객체 생성

__선형 필터

__AR

__MA

__ARIMA

__GARCH

__EGARCH

__VGARCH

__DCC

__질문

__요약



5장. 알고리즘 트레이딩



__모멘텀 트레이딩/방향성 트레이딩

____페어 트레이딩

__자본자산 가격결정 모델

__다중요인 모델

__포트폴리오 구성

__질문

__요약



6장. 머신러닝 트레이딩



__로지스틱 회귀분석

__신경망심층 신경망

__K 평균 알고리즘

__K 최근접 이웃 알고리즘

__서포트 벡터 머신

__의사결정나무

__랜덤 포레스트

__질문

__요약



7장. 리스크 관리



__시장 리스크

__포트폴리오 리스크

__VaR

____파라미터적 VaR

____역사적 VaR

__몬테카를로 시뮬레이션

__헤징

__바젤 규제

__신용 리스크

__사기 탐지

__부채 관리

__질문

__요약



8장. 최적화



__동적 재구성

____주기적 재조정

__전진분석

__그리드 평가

__유전자 알고리즘

__질문

__요약



9장. 파생상품 가격결정



__옵션 가격 결정

____블랙-숄즈 모델

____콕스-로스-루빈스타인 모델

____그릭스

__내재 변동성

__채권 가격 결정

__신용 스프레드

__신용파산스왑

__금리 파생상품

__이색 옵션

__질문

__요약

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