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데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론 R로 학습하는 핵심 금융 분석의 이론과 실제

양장
마크 베넷 , 더크 휴겐 지음 | 홍영표 , 오승훈 옮김 | 에이콘출판 | 2019년 11월 29일 출간
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ISBN 9791161753522(1161753524)
쪽수 508쪽
크기 179 * 254 * 38 mm /1229g 판형알림
원서명/저자명 Financial Analytics with R/Bennett, Mark J.

책소개

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금융 분석에 필요한 핵심 이론과 예제 코드로 구성된 책이다. 이론 설명에 수학적 증명이 포함돼 있어 깊이 있게 학습할 수 있고, R 코드로 구현해 이론을 직접 확인할 수도 있다. 시카고대학교와 아이오와대학교의 커리큘럼과 수업 교재를 기반으로 집필했다. 이 책에 담긴 금융 분석의 이론과 코드를 학습해 응용하면 데이터 과학자로서 자신만의 금융 분석 플랫폼을 구축할 수 있을 것이다.

상세이미지

데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론(양장본 HardCover) 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 마크 베넷

(Mark J. Bennett)
주요 투자 은행의 선임 데이터 과학자로, 시카고대학교의 석사과정에서 분석학을 강의한다. 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory), 유니시스(Unisys Corporation), AT&T 벨 연구소(Bell Laboratories), 노스롭 그루먼(Northrop Grumman), XR 트레이딩 시큐리티(XR Trading Securities)에서 소프트웨어를 담당했다.

저자 : 더크 휴겐

(Dirk L. Hugen)
아이오와대학교 통계계리학과의 대학원생이다. 이전에는 신호처리 엔지니어로 일했다.

역자 : 홍영표

카이스트 경영대학에서 정보경영 석사과정을 졸업했으며 현재 금융회사에 재직 중이다.
저서로는 『기술, 경영을 만나다』(에이콘, 2016)가 있으며, 옮긴 책으로는 에이콘출판사에서 출간한 『R고 하는 금융 분석』(2017), 『타입스크립트 디자인 패턴』(2017), 『The Modern Web』(2014), 『HTML & CSS』(2012), 『HTML5+CSS3+자바스크립트의 정석』(2012), 『Professional iPhone and iPad Database Application Programming 한국어판』(2012), 『아이폰&아이패드 인 액션』(2011)과 『제이콥 닐슨의 모바일 사용성 컨설팅 보고서』(제이펍, 2013), 『스프링 인 액션(제3판)』(제이펍, 2012)이 있다.

역자 : 오승훈

카이스트 경영대학에서 정보경영 석사과정을 졸업했다. 정보관리기술사이자 정보시스템 수석감리원이다. 회사에서는 IT기획과 PI업무를 담당하고 있다. 최근에는 정량적인 데이터 분석을 통한 기업혁신 사례에 관심이 많다. 저서로는 『기술, 경영을 만나다』(에이콘, 2016)가 있으며, 옮긴 책으로는 『R고 하는 금융 분석』(에이콘, 2017)이 있다.

작가의 말

스프레드시트(spreadsheet) 소프트웨어의 출현으로 분석가는 새로운 수준의 분석적 사고를 하게 됐다. 인간의 계산은 더 이상 단일 차원에 머무르지 않는다. 각 행이나 열은 시간 차원, 생산 범주, 비즈니스 시나리오를 나타낼 수 있다. 그리고 자동화된 의존성 기능 덕분에 행과 열을 매우 쉽게 수정할 수 있다. 이제 스프레드시트는 더 정교하고 영구적인 분석 제품인 대용량 분석 컴퓨터 프로그램을 위한 프로토타입으로 사용할 수 있다.
숙련된 분석가가 R과 파이썬 같은 최신 프로그램 언어를 사용하면, 과거 시세를 무료로 제공하는 서비스나 야후 같은 리소스를 이용해 이전보다 훨씬 적은 노력으로 분석 로직을 설계할 수 있다. 파이썬과 R의 간결한 구문 덕분에 자바와 유사한 기능을 탑재한 프로그램을 네 배 더 작게 만들 수 있다. 이제 원한다면 다양한 시장 변수를 시뮬레이션해 몇 주 안에 200달러 미만의 비용으로 소규모의 금융 연구소를 구축할 수 있다. 혹은 더 큰 저장 용량을 갖춘 고성능의 컴퓨터를 구입해 과거에는 불가능했던 전체 시장의 10년에서 20년치 과거 데이터를 불러올 수도 있다.
연구실을 구축했다면 거기서 통찰력(insights)을 얻을 수 있을 것이다. 지식 발견(knowledge discovery)은 한때 인간의 행위를 나타내는 용어였지만 이제는 컴퓨터 자동화를 설명하는 용어가 됐다. 지식 발견은 컴퓨터 프로그램이 생성할 수 있는 것을 다소 과대평가해 거창한 단어처럼 보인다. 예컨대 컴퓨터 학회인 ACM(Association for Computing Machinery)에는 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)라는 특화분과(special interest group)가 있다. 이 분과에서 다루는 ‘데이터 마이닝’은 누구도 나서서 도전하려 하지 않는 분야다. 결국 데이터 마이닝은 통계학자와 컴퓨터 과학자들의 몫이 됐다. ‘정말 자동으로 기계를 이용해 지식을 발견할 수 있을까?’ 앞의 문장은 너무 과장돼 사실처럼 느껴지지 않을 것이다. 하지만 이 책에 기술된 알고리즘을 직접 경험해보면, 데이터 과학 기술을 사용하는 프로그램이 매우 지루한 계산을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 과거 인간 사고 수준으로는 발견하지 못했던 통찰력을 제공할 수 있다는 사실을 곧 깨닫게 될 것이다.

목차

지은이 소개
옮긴이 소개
옮긴이의 말
감사의 글
들어가며

1장. 분석적 사고

1.1 금융 분석의 개요
1.2 데이터 과학자를 위한 금융 분석
1.3 R을 활용한 고급 분석
1.4 연습 문제

2장. 금융 분석 전문 언어, R

2.1 R 시작하기
2.2 언어 특성: 함수, 할당, 인수, 타입
2.3 언어 특성: 바인딩과 배열
2.4 에러 처리
2.5 숫자, 통계, 문자 함수
2.6 데이터프레임과 입출력
2.7 리스트
2.8 연습 문제

3장. 금융 통계

3.1 확률
__베이즈 규칙
__베이즈 규칙의 확장
3.2 조합론
__순열
__조합
3.3 수학적 기댓값
3.4 표본평균, 표준편차, 분산
3.5 표본 왜도와 첨도
3.6 표본분산과 상관관계
3.7 금융 수익
3.8 자본자산가격결정모형
3.9 연습 문제

4장. 금융 증권

4.1 채권 투자
4.2 주식 투자
4.3 서브프라임 모기지 사태
4.4 유럽 경제위기
4.5 증권 데이터집합과 시각화
4.6 주식분할 조정
4.7 인수합병 조정
4.8 여러 시계열의 그래프 비교
4.9 증권 데이터 획득
4.10 증권 데이터 정제
4.11 증권 시세 검색
4.12 연습 문제

5장. 데이터집합 분석과 리스크 측정

5.1 로그 수익률로부터 가격 생성
5.2 가격 변동의 정규 혼합모형
5.3 스위스, 최저환율제 포기 선언
5.4 연습 문제

6장. 시계열 분석

6.1 시계열 조사
6.2 정상 시계열
6.3 자기회귀이동평균 과정
6.4 멱변환
6.5 TSA 패키지
6.6 자기회귀누적이동평균 과정
6.7 사례 연구: 존슨앤드존슨의 순이익
6.8 사례 연구: 월간 항공기 탑승객 수
6.9 사례 연구: 전력 생산량
6.10 일반화된 자기회귀 조건부 이분산성
6.11 사례 연구: 구글 주식 수익률의 변동성
6.12 연습 문제

7장. 샤프 비율

7.1 샤프 비율 공식
7.2 기간과 연율화
7.3 투자 후보 순위 결정
7.4 quantmod 패키지
7.5 손익계산서 증가율 측정
7.6 손익계산서 증가율의 샤프 비율
7.7 연습 문제

8장. 마코위츠 평균?분산 최적화

8.1 두 위험자산의 최적 포트폴리오
8.2 이차계획법
8.3 포트폴리오 최적화를 이용한 데이터 마이닝
8.4 제약, 페널티 부여, 라쏘
8.5 고차원으로의 확장
8.6 사례 분석: 2003년부터 2008년까지 S&P 500 지수에 생존한 주식
8.7 사례 분석: 2008년부터 2014년까지의 수천 개 후보 주식
8.8 사례 분석: ETF
8.9 연습 문제

9장. 군집 분석

9.1 K?평균 군집 분석
9.2 K?평균 알고리즘 분석
9.3 무방향 그래프의 희소성과 연결성
9.4 공분산과 정밀 행렬
9.5 공분산 시각화
9.6 위샤트분포
9.7 그래프 라쏘: 무방향 그래프의 페널티 부여
9.8 그래프 라쏘 알고리즘 실행
9.9 수년간의 가치주 추적
9.10 연도별 희소성의 회귀분석
9.11 분기별 희소성의 회귀분석
9.12 월별 희소성의 회귀분석
9.13 아키텍처와 확장
9.14 연습 문제

10장. 시장 심리 측정

10.1 마르코프 국면전환 모형
10.2 시장 데이터 확인
10.3 베이지안 추론
10.4 베타분포
10.5 사전분포와 사후분포
10.6 로그 수익률의 상관관계 검사
10.7 모멘텀 그래프
10.8 연습 문제

11장. 거래 전략 시뮬레이션

11.1 외환시장
11.2 차트 분석
11.3 초기화와 마무리
11.4 모멘텀 지표
11.5 포지션 내의 베이지안 추론
11.6 진입
11.7 청산
11.8 수익성
11.9 단기 변동성
11.10 상태 기계
11.11 시뮬레이션 요약
11.12 연습 문제

12장. 펀더멘털을 이용한 데이터 탐색

12.1 RSQLite
12.2 시가-장부가 비율 계산
12.3 reshape2 패키지
12.4 사례 연구: 구글
12.5 사례 연구: 월마트
12.6 가치 투자
12.7 연구 과제: 주식시장을 이겨라
12.8 연구 과제: 재무 건전성
12.9 연습 문제

13장. 펀더멘털을 이용한 예측

13.1 최상의 손익계산서 포트폴리오
13.2 손익계산서 증가율 수치 재설정
13.3 가격 통계 획득
13.4 손익계산서와 가격 통계의 결합
13.5 분류 트리와 재귀 분할을 이용한 예측
13.6 분류기 간의 예측률 비교
13.7 연습 문제

14장. 옵션의 이항모형

14.1 금융공학에서의 적용
14.2 위험중립 가격결정과 무차익
14.3 높은 무위험 수익률 환경
14.4 이항 데이터의 이항모형 수렴
14.5 풋?콜 패리티
14.6 이항에서 로그 정규로
14.7 연습 문제

15장. 블랙?숄즈 모형과 옵션의 내재 변동성

15.1 기하 브라운 운동
15.2 기하 브라운 운동의 몬테카를로 시뮬레이션
15.3 블랙?숄즈 유도
15.4 내재 변동성 알고리즘
15.5 내재 변동성 구현
15.6 Rcpp 패키지
15.7 연습 문제

부록. 확률분포와 통계 분석

A.1 분포
A.2 베르누이분포
A.3 이항분포
A.4 기하분포
A.5 포아송분포
A.6 연속분포함수
A.7 균등분포
A.8 지수분포
A.9 정규분포
A.10 로그 정규분포
A.11 tv 분포
A.12 다변량 정규분포
A.13 감마분포
A.14 최대우도추정
A.15 중심극한정리
A.16 신뢰구간
A.17 가설검정
A.18 회귀분석
A.19 모형 선택 기준
A.20 필수 패키지

참고문헌
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출판사 서평

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책을 이해하기 위해선 통계 분석, 확률과 통계, 혹은 수리 통계 과정을 수강하는 것이 가장 이상적이지만, 필요한 자료의 상당 부분은 본문과 부록에 수록돼 있다. C, C++, 자바, C#, 파이썬, 매트랩(Matlab)과 같은 하나 이상의 과학적 기반 프로그래밍 언어를 이용한 배열 처리에 익숙해지려면 학부 수준의 미적분, 선형 대수, 컴퓨터 과학 지식이 필요하다. 금융 배경지식은 필요치 않다. R을 사용해봤다면 이 책을 이해하기 더욱 수월할 것이다

★ 이 책의 구성 ★

전반에 걸쳐 컴퓨... 더보기

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