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(금융 데이터 분석을 위한) 파이썬 판다스 (Loan 2 times)

Material type
단행본
Personal Author
유대표 조대표, 저
Title Statement
(금융 데이터 분석을 위한) 파이썬 판다스 / 유대표, 조대표 지음
Publication, Distribution, etc
김포 :   Pystock :   파이스탁,   2022  
Physical Medium
450 p. : 삽화, 도표: ; 24 cm
ISBN
9791196608828
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.133 P999 2022z24 Accession No. 111861998 Availability Apply Simple Loan Due Date Make a Reservation Service M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.133 P999 2022z24 Accession No. 151359200 Availability Available Due Date Make a Reservation Service M
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Contents information

Book Introduction

많은 직장인들이 관심을 갖고 있는 금융 데이터로 판다스의 문법을 지루하지 않게 설명한다. 이 책의 후반부에서는 다양한 퀀트 전략에 대해 파이썬 판다스를 사용하여 실제 데이터로 수익률을 분석하고 백테스트까지 수행해본다.

최근 데이터 분석 분야에서 엑셀이나 SAS보다는 R과 파이썬을 주로 사용하고 있습니다. 데이터 분석 분야에 특화된 R에 비해, 파이썬은 다양한 분야에서도 활용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어라는 장점을 갖고 있습니다. 현업에서는 데이터 분석뿐만 아니라 다른 업무도 함께하는 경우가 많아 범용성이 뛰어난 파이썬과 판다스 라이브러를 배우는 것이 좋습니다.

판다스를 공부할 때 가장 중요한 점은 독자 분들이 관심이 있는 데이터로 공부하는 것입니다. 본 도서의 전반부에서는 많은 직장인들이 관심을 갖고 있는 금융 데이터로 판다스의 문법을 지루하지 않게 설명합니다. 이 책의 후반부에서는 다양한 퀀트 전략에 대해 파이썬 판다스를 사용하여 실제 데이터로 수익률을 분석하고 백테스트까지 수행해봅니다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

조대표(지은이)

광운대 컴퓨터 공학과를 졸업하고 동 대학원 석사 및 박사학위를 취득했다. 주 전공은 영상처리(비디오 압축)이며, 여러 관련 프로젝트에 참여했다. 비디오 압축 분야의 국제 표준화 회의에 다년간 참석했고, 30여 건의 국내외 특허를 출원했다. 평범한 개발자로 파이썬을 좋아하다 취미 삼아 알고리즘 트레이딩을 시작했다. 파이썬을 사용한 알고리즘 트레이딩과 관련하여 네이버 카페 (http://cafe.naver.com/pystock)를 운영하고 있으며 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩(위키북스)를 집필했다.

유대표(지은이)

광운대 컴퓨터 공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위를 취득했다. 영상처리(비디오 압축)를 전공했으며, 졸업 후에도 비디오 코덱과 관련된 일을 하고 있다. 파이썬의 간결함에 매료된 평범한 개발자로 정리하는 것을 좋아해서 활발한 온라인 활동을 하고있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

01장 파이썬 개발환경 설정
1.1. 아나콘다 설치
1.2. 주피터 노트북
1.3. 실습 파일

02장 넘파이
2.1. 넘파이 소개
2.2. ndarray
2.3. 데이터 타입
2.4. 인덱싱과 슬라이싱
2.5. 브로드캐스팅
2.6. 조건 연산
2.7. 함수와 메서드

03장 판다스 시리즈
3.1. 시리즈 소개
3.2. 시리즈 생성
3.3. 시리즈 인덱스
3.4. 시리즈 인덱싱
3.5. 시리즈 슬라이싱
3.6. 시리즈 수정/추가/삭제
3.7. 시리즈 연산
3.8. 시리즈와 Map
3.9. 시리즈 필터링
3.10. 정렬 및 순위

04장 판다스 데이터프레임 Part1
4.1. 데이터프레임 소개 및 생성
4.2. 데이터프레임의 인덱스
4.3. 컬럼 인덱싱
4.4. 로우 인덱싱
4.5. 특정 값 가져오기
4.6. 특정 범위 가져오기
4.7. 데이터프레임 필터링
4.8. 컬럼 추가하기
4.9. 로우 추가하기
4.10. 컬럼/로우 삭제하기
4.11. 컬럼 레이블 변경
4.12. 데이터 타입 변경
4.13. 컬럼의 문자열 다루기

05장 판다스 데이터프레임 Part2
5.1. Query
5.2. Filter
5.3. 정렬 및 순위
5.4. 인덱스 연산
5.5. GroupBy
5.6. 좌/우로 붙이기
5.7. 위/아래로 붙이기
5.8. Merge
5.9. Join
5.10. 멀티인덱스 (Multi-Index)
5.11. 멀티컬럼 (Multi-Column)
5.12. Stack / Unstack
5.13. Pivot
5.14. Melt
5.15. 파일 저장하기
5.16. 파일 불러오기

06장 시계열 데이터
6.1. Timestamp
6.2. 시계열 데이터의 활용
6.3. 컬럼 시프트
6.4. 이동평균
6.5. 데이터 샘플링
6.6. 수익률 계산하기

07장 데이터시각화
7.1. pyplot 기초
7.2. 라인(Line) 차트
7.3. 막대(Bar) 차트
7.4. 히스토그램
7.5. 지수화
7.6. 캔들 차트
7.7. 이동평균선
7.8. 데이터프레임과 시각화

08장 주식 데이터분석 기초
8.1. 주가지수
8.2. 코스피와 삼성전자
8.3. 코스피의 통계
8.4. 코스피 수익률
8.5. Maximum Drawdown

09장 금융 데이터 웹 스크래핑 라이브러리
9.1. PYKRX 모듈 설치
9.2. 주식 기본 통계 데이터
9.3. 티커 조회
9.4. OHLCV 조회
9.5. BPS/PER/PBR/EPS/DIV/DPS 조회
9.6. 다양한 PYKRX의 함수
9.7. FinanceDataReader

10장 할로윈 투자 전략
10.1. 할로윈 투자 전략
10.2. 할로윈 투자 전략 백테스팅
10.3. 할로윈 투자 전략 시각화

11장 코스닥ETF 변동성 돌파 전략 성과 분석
11.1. 변동성 돌파 전략
11.2. 변동성 돌파 전략 백테스팅
11.3. 마켓 타이밍

12장 PBR+PER 콤보 전략
12.1. 저 PER 전략
12.2. PBR + PER 콤보전략
12.3. 시가총액별 콤보 전략

13장 모멘텀 전략
13.1. 모멘텀 전략
13.2. 유가증권시장 종목 12개월 상대 모멘텀 전략
13.3. 대형주 12개월 모멘텀 전략
13.4. 10년 상대 모멘텀 전략 백테스팅

14장 마법공식과 신마법공식
14.1. 마법공식
14.2. 신마법공식1.0
14.3. 신마법공식2.0

15장 RSI
15.1. RSI (Relative Strength Index)
15.2. RSI 전략 백테스팅
15.3. RSI 전략 백테스팅(전종목)

16장 볼린저 밴드
16.1. 볼린저 밴드
16.2. 볼린저 밴드 백테스팅
16.3. 볼린저 밴드 백테스팅(전종목)

17장 판다스와 넘파이의 메모리 관리
17.1. 일차원 ndarray와 view
17.2. 이차원 ndarray와 view
17.3. 판다스와 view
17.4. 판다스의 BlockManager
17.5. getter와 setter 메서드
17.6. SettingWithCopyWarning

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