R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 데이터 크롤링 및 분석, 퀀트 전략을 활용한 투자 종목 선정까지!

이현열 지음 | 제이펍 | 2019년 08월 29일 출간

Klover

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(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

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ISBN	9791188621750(1188621750)
쪽수	320쪽
크기	172 * 226 * 20 mm /534g 판형알림

책소개

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이 책의 주제어

데이터가 없어 투자를 못 한다고요?
R 프로그래밍을 이용하면 누구나 금융 데이터를 수집하여 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.

불과 몇 년 전까지만 하더라도 퀀트 투자는 일반 투자자들에게 매우 낯선 영역이었으나 최근 각종 커뮤니티와 매체를 통해 익숙한 단어가 되었습니다. 퀀트 투자는 수학과 통계를 기반으로 전략을 만들고 이를 바탕으로 투자하는 정략적인 투자법입니다. 여기서 중요한 것이 바로 금융 데이터입니다. 하지만 일반 투자자들은 데이터를 구하는 시점부터 어려움을 겪습니다. 물론 퀀트 투자에 필요한 데이터를 제공하는 서비스는 충분히 많습니다. 문제는 비용입니다. 1년 사용료가 많게는 일반 직장인의 연봉 수준에서 적게는 월급 수준에 이르다 보니 개인 투자자 입장에서 감당하기 부담스러울 수밖에 없습니다.

하지만 이제 걱정할 필요 없습니다. 조금만 노력한다면 직접 금융 데이터를 수집하고 가공하여 투자 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 여기에 필요한 노력이 바로 프로그래밍입니다. 비교적 쉽게 사용할 수 있는 R 언어를 이용하여 금융 데이터 크롤링부터 분석 및 시각화를 거쳐 투자 종목 선정, 백테스트, 성과 평가까지 지금 바로 도전해 보세요.

머리말 XI
이 책의 구성 XII
이 책에 대하여 XIV

[CHAPTER 1 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍]
1.1 데이터 구하기 003
1.2 퀀트 투자와 프로그래밍 005
1.3 R 프로그램 006
1.4 퀀트 투자에 유용한 R 패키지 008

[CHAPTER 2 크롤링을 위한 기본 지식]
2.1 인코딩의 이해와 R에서 UTF-8 설정하기 012
__2.1.1 인간과 컴퓨터 간 번역의 시작, ASCII 012
__2.1.2 한글 인코딩 방식의 종류 013
__2.1.3 R에서 UTF-8 설정하기 014
2.2 웹의 동작 방식 015
__2.2.1 HTTP 016
2.3 HTML과 CSS 017
__2.3.1 HTML 기본 구조 018
__2.3.2 태그와 속성 019
__2.3.3 h 태그와 p 태그 019
__2.3.4 리스트를 나타내는 ul 태그와 ol 태그 020
__2.3.5 table 태그 021
__2.3.6 a 태그와 src 태그 및 속성 023
__2.3.7 div 태그 024
__2.3.8 CSS 025
__2.3.9 클래스와 id 026
2.4 파이프 오퍼레이터(%>%) 028
2.5 오류에 대한 예외처리 031

[CHAPTER 3 API를 이용한 데이터 수집]
3.1 API를 이용한 Quandl 데이터 다운로드 034
3.2 getSymbols() 함수를 이용한 API 다운로드 035
__3.2.1 주가 다운로드 036
__3.2.2 국내 종목 주가 다운로드 039
__3.2.3 FRED 데이터 다운로드 041

[CHAPTER 4 크롤링 이해하기]
4.1 GET과 POST 방식 이해하기 046
__4.1.1 GET 방식 046
__4.1.2 POST 방식 048
4.2 크롤링 예제 050
__4.2.1 금융 속보 크롤링 050
__4.2.2 기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기 053
__4.2.3 네이버 금융에서 주식티커 크롤링 056

[CHAPTER 5 금융 데이터 수집하기(기본)]
5.1 한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링 067
__5.1.1 산업별 현황 크롤링 068
__5.1.2 개별종목 지표 크롤링 071
__5.1.3 최근 영업일 기준 데이터 받기 073
__5.1.4 거래소 데이터 정리하기 077
5.2 WICS 기준 섹터 정보 크롤링 083

[CHAPTER 6 금융 데이터 수집하기(심화)]
6.1 수정주가 크롤링 089
__6.1.1 개별종목 주가 크롤링 090
__6.1.2 전 종목 주가 크롤링 095
6.2 재무제표 및 가치지표 크롤링 097
__6.2.1 재무제표 다운로드 097
__6.2.2 가치지표 계산하기 102
__6.2.3 전 종목 재무제표 및 가치지표 다운로드 107
6.3 야후 파이낸스 데이터 구하기 110
__6.3.1 재무제표 다운로드 111
__6.3.2 가치지표 계산하기 115

[CHAPTER 7 데이터 정리하기]
7.1 주가 정리하기 119
7.2 재무제표 정리하기 121
7.3 가치지표 정리하기 125

[CHAPTER 8 데이터 분석 및 시각화하기]
8.1 종목정보 데이터 분석 130
__8.1.1 *_join(): 데이터 합치기 130
__8.1.2 glimpse(): 데이터 구조 확인하기 132
__8.1.3 rename(): 열 이름 바꾸기 133
__8.1.4 distinct(): 고유한 값 확인 134
__8.1.5 select(): 원하는 열만 선택 135
__8.1.6 mutate(): 열 생성 및 데이터 변형 136
__8.1.7 filter(): 조건을 충족하는 행 선택 137
__8.1.8 summarize(): 요약 통곗값 계산 138
__8.1.9 arrange(): 데이터 정렬 138
__8.1.10 row_number(): 순위 계산 139
__8.1.11 ntile(): 분위수 계산 140
__8.1.12 group_by(): 그룹별로 데이터를 묶기 141
8.2 종목정보 시각화 142
__8.2.1 geom_point(): 산점도 나타내기 144
__8.2.2 geom_histogram(): 히스토그램 나타내기 146
__8.2.3 geom_boxplot(): 박스 플롯 나타내기 147
__8.2.4 dplyr과 ggplot을 연결해 사용하기 148
__8.2.5 geom_bar(): 막대 그래프 나타내기 150
8.3 주가 및 수익률 시각화 152
__8.3.1 주가 그래프 나타내기 152
__8.3.2 인터랙티브 그래프 나타내기 154
__8.3.3 연도별 수익률 나타내기 157

[CHAPTER 9 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(기본)]
9.1 베타 이해하기 163
__9.1.1 베타 계산하기 165
__9.1.2 베타 시각화 167
9.2 저변동성 전략 168
__9.2.1 저변동성 포트폴리오 구하기: 일간 기준 170
__9.2.2 저변동성 포트폴리오 구하기: 주간 기준 173
9.3 모멘텀 전략 176
__9.3.1 모멘텀 포트폴리오 구하기: 12개월 모멘텀 176
__9.3.2 모멘텀 포트폴리오 구하기: 위험조정 수익률 178
9.4 밸류 전략 181
__9.4.1 밸류 포트폴리오 구하기: 저PBR 182
__9.4.2 각 지표 결합하기 183
9.5 퀄리티 전략 186
__9.5.1 F-Score 지표 186
__9.5.2 각 지표 결합하기 191

[CHAPTER 10 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(심화)]
10.1 섹터 중립 포트폴리오 195
10.2 마법공식 199
__10.2.1 퀄리티와 밸류 간의 관계 200
__10.2.2 마법공식 이해하기 202
__10.2.3 마법공식 구성하기 203
10.3 이상치 데이터 제거 및 팩터의 결합 206
__10.3.1 트림(Trim): 이상치 데이터 삭제 208
__10.3.2 윈저라이징(Winsorizing): 이상치 데이터 대체 209
__10.3.3 팩터의 결합 방법 210
10.4 멀티팩터 포트폴리오 212

[CHAPTER 11 포트폴리오 구성]
11.1 최소분산 포트폴리오 224
__11.1.1 slsqp() 함수를 이용한 최적화 224
__11.1.2 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 228
__11.1.3 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 233
__11.1.4 결괏값들의 비교 235
__11.1.5 최소 및 최대 투자비중 제약조건 236
__11.1.6 각 자산별 제약조건의 추가 239
11.2 최대분산효과 포트폴리오 241
__11.2.1 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 244
__11.2.2 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 246
__11.2.3 최소 및 최대 투자비중 제약조건 247
__11.2.4 각 자산별 제약조건의 추가 250
11.3 위험균형 포트폴리오 252
__11.3.1 주식 60%와 채권 40% 포트폴리오의 위험기여도 253
__11.3.2 rp() 함수를 이용한 최적화 254
__11.3.3 위험예산 포트폴리오 256

[CHAPTER 12 포트폴리오 백테스트]
12.1 Return.portfolio() 함수 260
__12.1.1 인자 목록 살펴보기 260
__12.1.2 출력값 살펴보기 262
12.2 전통적인 60대 40 포트폴리오 백테스트 262
12.3 시점 선택 전략 백테스트 267
12.4 동적 자산배분 백테스트 273

[CHAPTER 13 성과 및 위험 평가]
13.1 결과 측정 지표 284
__13.1.1 수익률 및 변동성 284
__13.1.2 낙폭과 최대낙폭 288
__13.1.3 연도별 수익률 290
__13.1.4 승률 및 롤링 윈도우 값 292
13.2 팩터 회귀분석 및 테이블로 나타내기 294

마치며 298
찾아보기 301

출판사 서평

실제 퀀트 포트폴리오 매니저 출신이 알려주는
퀀트 투자 기초부터 고급까지, 모든 것을 한 방에!!

1. R을 이용해 주식 투자에 필요한 각종 데이터를 크롤링하여 수집하고 정리할 수 있다!
여러 프로그래밍 언어 중 R은 무료이며 비교적 일반 사용자가 사용하기 쉬운 형태로 구성되어 있습니다. 무엇보다 독보적으로 통계나 계량분석과 관련된 패키지를 포함하고 있다는 장점이 있습니다. 이런 R을 활용하여 직접 금융 데이터를 크롤링하여 수집할 수 있습니다. 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고 데이터를 분석하고 시각화하여 효과적인 투자 전략을 세울 수 있도록 데이터를 정리할 수 있습니다. 단, 이 책은 R과 R Studio 설치 등 기초적인 프로그래밍 내용은 생략합니다. 그러므로 R 기초 프로그래밍을 먼저 익힌 후 학습한다면 더욱 효과적입니다.

2. 퀀트 모델을 통해 포트폴리오를 구성하고, 백테스트 및 성과를 평가할 수 있다!
실제 퀀트 포트폴리오 매니저 출신이 알려주면 다릅니다. 데이터를 준비했다면 이제 어떤 종목에 투자해야 할지 선정합니다. 이 책은 퀀트 전략을 이용한 종목 선정을 기본부터 심화 과정으로 나눠 자세하게 설명합니다. 또한 포트폴리오 구성부터 백테스트 및 성과 평가까지 퀀트 투자를 위한 거의 모든 과정을 제대로 배울 수 있습니다.

3. 퀀트 모델에 대한 이해를 높이고, 코드를 통해 실제 구현할 수 있다!
가장 기본적인 퀀트 투자가 무엇인지부터 시작하여, 데이터 수집, 정리, 분석 및 시각화, 종목 선정, 포트폴리오 구성, 백테스트 및 성과 평가 등의 전 과정을 체계적으로 학습하면서 퀀트 모델에 대한 전반적인 이해도를 높일 수 있습니다. 또한 프로그래밍 초보자를 고려하여 코드에 따라 자세한 설명을 추가하였습니다. 이를 잘 학습한다면 책의 내용을 넘어 더욱 훌륭한 퀀트 투자 모델을 만들어 볼 수 있을 것입니다.

4. 웹페이지를 통한 지속적인 업데이트 및 전체 소스 제공!
퀀트 투자 환경은 빠르게 변하지만 고정된 지면으로는 변화에 빠른 대처가 어렵습니다. 그러므로 다음과 같이 저자가 제공하는 웹페이지를 통해 업데이트된 내용이나 변화된 환경에 대응할 수 있습니다.
웹페이지: https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook
GitHub 저장소: https://github.com/hyunyulhenry/quant_cookbook

이 책의 대상 독자
● R을 이용해 퀀트 투자 전략을 세우려는 분
● 퀀트 투자를 하고 싶지만 데이터 구매 비용에 부담을 느끼는 분
● 퀀트 투자, 제대로 알고 시작하고 싶으신 분
● R을 이용해 데이터 크롤링하는 방법을 알고 싶으신 분
● R 데이터 수집 및 가공, 시각화를 실습해 보고 싶으신 분 닫기

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