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

이현열 지음 | 제이펍 | 2021년 02월 11일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791190665803(1190665808)
쪽수 368쪽
크기 170 * 225 * 25 mm /640g 판형알림

책소개

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이 책의 주제어

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

목차

머리말 XI
이 책의 구성 XIII
이 책에 대하여 XV

CHAPTER 1 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍 _ 001
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 _ 011
2.1 인코딩의 이해와 R에서 UTF-8 설정하기 012
2.1.1 인간과 컴퓨터 간 번역의 시작, ASCII ㆍ 012
2.1.2 한글 인코딩 방식의 종류 ㆍ 013
2.1.3 R에서 UTF-8 설정하기 ㆍ 014
2.2 웹의 동작 방식 015
2.2.1 HTTP ㆍ 016
2.3 HTML과 CSS 017
2.3.1 HTML 기본 구조 ㆍ 018
2.3.2 태그와 속성 ㆍ 019
2.3.3 h 태그와 p 태그 ㆍ 019
2.3.4 리스트를 나타내는 ul 태그와 ol 태그 ㆍ 020
2.3.5 table 태그 ㆍ 021
2.3.6 a 태그와 src 태그 및 속성 ㆍ 023
2.3.7 div 태그 ㆍ 024
2.3.8 CSS ㆍ 025
2.3.9 클래스와 id ㆍ 026
2.4 파이프 오퍼레이터(%〉%) 028
2.5 오류에 대한 예외처리 031

CHAPTER 3 API를 이용한 데이터 수집 _ 033
3.1 API를 이용한 Quandl 데이터 다운로드 034
3.2 getSymbols() 함수를 이용한 API 다운로드 035
3.2.1 주가 다운로드 ㆍ 036
3.2.2 국내 종목 주가 다운로드 ㆍ 039
3.2.3 FRED 데이터 다운로드 ㆍ 041

CHAPTER 4 크롤링 이해하기 _ 045
4.1 GET과 POST 방식 이해하기 046
4.1.1 GET 방식 ㆍ 046
4.1.2 POST 방식 ㆍ 048
4.2 크롤링 예제 050
4.2.1 금융 속보 크롤링 ㆍ 050
4.2.2 기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기 ㆍ 053
4.2.3 네이버 금융에서 주식티커 크롤링 ㆍ 056

CHAPTER 5 금융 데이터 수집하기(기본) _ 067
5.1 한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링 067
5.1.1 업종분류 현황 크롤링 ㆍ 068
5.1.2 개별종목 지표 크롤링 ㆍ 072
5.1.3 최근 영업일 기준 데이터 받기 ㆍ 074
5.1.4 거래소 데이터 정리하기 ㆍ 078
5.2 WICS 기준 섹터 정보 크롤링 083

CHAPTER 6 금융 데이터 수집하기(심화) _ 089
6.1 수정주가 크롤링 089
6.1.1 개별종목 주가 크롤링 ㆍ 090
6.1.2 전 종목 주가 크롤링 ㆍ 095
6.2 재무제표 및 가치지표 크롤링 097
6.2.1 재무제표 다운로드 ㆍ 097
6.2.2 가치지표 계산하기 ㆍ 103
6.2.3 전 종목 재무제표 및 가치지표 다운로드 ㆍ 107
6.3 DART의 Open API를 이용한 데이터 수집하기 111
6.3.1 API Key발급 및 추가하기 ㆍ 111
6.3.2 고유번호 다운로드 ㆍ 113
6.3.3 공시검색 ㆍ 116
6.3.4 사업보고서 주요 정보 ㆍ 121
6.3.5 상장기업 재무정보 ㆍ 123
6.3.6 단일회사 전체 재무제표 ㆍ 128

CHAPTER 7 데이터 정리하기 _ 135
7.1 주가 정리하기 135
7.2 재무제표 정리하기 137
7.3 가치지표 정리하기 141

CHAPTER8 데이터 분석 및 시각화하기 _ 145
8.1 종목정보 데이터 분석 146
8.1.1 *_join(): 데이터 합치기 ㆍ 146
8.1.2 glimpse(): 데이터 구조 확인하기 ㆍ 148
8.1.3 rename(): 열 이름 바꾸기 ㆍ 149
8.1.4 distinct(): 고유한 값 확인 ㆍ 150
8.1.5 select(): 원하는 열만 선택 ㆍ 150
8.1.6 mutate(): 열 생성 및 데이터 변형 ㆍ 152
8.1.7 filter(): 조건을 충족하는 행 선택 ㆍ 153
8.1.8 summarize(): 요약 통곗값 계산 ㆍ 154
8.1.9 arrange(): 데이터 정렬 ㆍ 154
8.1.10 row_number(): 순위 계산 ㆍ 155
8.1.11 ntile(): 분위수 계산 ㆍ 156
8.1.12 group_by(): 그룹별로 데이터를 묶기 ㆍ 156
8.2 ggplot() 기초 158
8.2.1 diamonds 데이터셋 ㆍ 160
8.2.2 Data, Aesthetics, Geometrics ㆍ 161
8.2.3 Facets ㆍ 164
8.2.4 Statistics ㆍ 164
8.2.5 Coordinates ㆍ 165
8.2.6 Theme ㆍ 167
8.3 종목정보 시각화 168
8.3.1 geom_point(): 산점도 나타내기 ㆍ 168
8.3.2 geom_histogram(): 히스토그램 나타내기 ㆍ 170
8.3.3 geom_boxplot(): 박스 플롯 나타내기 ㆍ 172
8.3.4 dplyr과 ggplot을 연결해 사용하기 ㆍ 173
8.3.5 geom_bar(): 막대 그래프 나타내기 ㆍ 174
8.4 주가 및 수익률 시각화 176
8.4.1 주가 그래프 나타내기 ㆍ 176
8.4.2 인터랙티브 그래프 나타내기 ㆍ 178
8.4.3 연도별 수익률 나타내기 ㆍ 181

CHAPTER 9 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(기본) _ 185
9.1 베타 이해하기 187
9.1.1 베타 계산하기 ㆍ 189
9.1.2 베타 시각화 ㆍ 191
9.2 저변동성 전략 192
9.2.1 저변동성 포트폴리오 구하기: 일간 기준 ㆍ 194
9.2.2 저변동성 포트폴리오 구하기: 주간 기준 ㆍ 197
9.3 모멘텀 전략 199
9.3.1 모멘텀 포트폴리오 구하기: 12개월 모멘텀 ㆍ 200
9.3.2 모멘텀 포트폴리오 구하기: 위험조정 수익률 ㆍ 202
9.4 밸류 전략 205
9.4.1 밸류 포트폴리오 구하기: 저PBR ㆍ 206
9.4.2 각 지표 결합하기 ㆍ 207
9.5 퀄리티 전략 210
9.5.1 F-Score 지표 ㆍ 210
9.5.2 각 지표 결합하기 ㆍ 216

CHAPTER 10 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(심화) _ 219
10.1 섹터 중립 포트폴리오 219
10.2 마법공식 223
10.2.1 퀄리티와 밸류 간의 관계 ㆍ 224
10.2.2 마법공식 이해하기 ㆍ 226
10.2.3 마법공식 구성하기 ㆍ 227
10.3 이상치 데이터 제거 및 팩터의 결합 231
10.3.1 트림(Trim): 이상치 데이터 삭제 ㆍ 232
10.3.2 윈저라이징(Winsorizing): 이상치 데이터 대체 ㆍ 233
10.3.3 팩터의 결합 방법 ㆍ 234
10.4 멀티팩터 포트폴리오 236

CHAPTER 11 포트폴리오 구성 _ 247
11.1 최소분산 포트폴리오 250
11.1.1 slsqp() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 250
11.1.2 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 254
11.1.3 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 259
11.1.4 결괏값들의 비교 ㆍ 261
11.1.5 최소 및 최대 투자비중 제약조건 ㆍ 262
11.1.6 각 자산별 제약조건의 추가 ㆍ 265
11.2 최대분산효과 포트폴리오 267
11.2.1 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 270
11.2.2 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 272
11.2.3 최소 및 최대 투자비중 제약조건 ㆍ 273
11.2.4 각 자산별 제약조건의 추가 ㆍ 276
11.3 위험균형 포트폴리오 278
11.3.1 주식 60%와 채권 40% 포트폴리오의 위험기여도 ㆍ 279
11.3.2 rp() 함수를 이용한 최적화 ㆍ 280
11.3.3 위험예산 포트폴리오 ㆍ 282
11.4 인덱스 포트폴리오 구성하기 283
11.4.1 시가총액비중 계산하기 ㆍ 284
11.4.2 인덱스 포트폴리오 복제하기 ㆍ 284
11.4.3 팩터를 이용한 인핸스드 포트폴리오 구성하기 ㆍ 289

CHAPTER 12 포트폴리오 백테스트 _ 303
12.1 Return.portfolio() 함수 304
12.1.1 인자 목록 살펴보기 ㆍ 304
12.1.2 출력값 살펴보기 ㆍ 306
12.2 전통적인 60대40 포트폴리오 백테스트 306
12.3 시점 선택 전략 백테스트 311
12.4 동적 자산배분 백테스트 317

CHAPTER 13 성과 및 위험 평가 _ 325
13.1 결과 측정 지표 328
13.1.1 수익률 및 변동성 ㆍ 328
13.1.2 낙폭과 최대낙폭 ㆍ 332
13.1.3 연도별 수익률 ㆍ 334
13.1.4 승률 및 롤링 윈도우 값 ㆍ 336
13.2 팩터 회귀분석 및 테이블로 나타내기 338

참고문헌 342
찾아보기 346

책 속으로

팩터 모델을 이용한 종목 선택과 관련된 CHAPTER에서는 해당 조건으로 선택된 종목들이 나열되어 있습니다. 그러나 이는 해당 종목에 대한 매수 추천이 아님을 밝히며, 데이터를 받은 시점의 종목이기에 독자 여러분이 책을 읽는 시점에서 선택된 종목과는 상당한 차이가 있습니다. _XVII페이지

이전 예에서 API 주소를 이용하면 매우 간단하게 데이터를 수집할 수 있음을 살펴보았습니다. 그러나 이 방법에는 단점도 있습니다. 먼저 원하는 항목에 대한 API를 일일이 얻기가 힘듭니다. 또한 Quandl의 경우 무료로 얻을 수 있는 정보... 더보기

출판사 서평

개정판의 주요 변경 사항
■ 변경된 한국거래소 사이트에 맞춰 새로 작성
■ 웹페이지 구조가 변경되어 크롤링이 불가능하게 된 곳을 삭제
■ 네이버 증권의 주가 데이터 출처가 변경되어 새로 작성
■ 크롤러의 접근이 어려운 곳은 user_agent() 함수로 크롤링할 수 있도록 변경
■ DART 크롤링 내용 추가
■ 실전에서 많이 사용되는 인덱스 포트폴리오 및 인핸스드 인덱스 포트폴리오 구성 방법 추가
■ ggplot2 패키지의 기본적인 사용법 추가
■ 일부 코드를 수정하여 데이터 처리를 좀 더 쉽게, 종목 선택을 더욱 꼼... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 주식투자를 하는 사람들이 많아졌습니다. 은행에 저축만 하면 금리가 높지 않아 돈을 불리기 쉽지 않습니다. 주식투자는 소문만 듣고 움직인다면 위험합니다. 주식도 공부해야 돈을 벌 수 있습니다. 주식과 함께 퀀트 투자에 관한 관심도 커졌습니다. 지금 소개해드릴 책은 'R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기' 입니다. 이 책을 찾으신 분들은 퀀트 투자에 관심이 있는 분들이 오셨을 겁니다. 이 책을 통해 퀀트 투자... 더보기
  • 퀀트 투자는 수확과 통계를 기반으로 전략을 만들고 이를 바탕으로 투자하는 정량적인 투자법.  프로그래밍의 이유 ? 단순 반복 작업을 효율적으로 수행 하기 위함. 통계나 정량분석에 독보적인 R프로그램. 퀸트 투자에 유용한 R 패키지. ...  api 데이터 수집하기. 국대 주식 데이터의 접근 한계. 크롤링 혹은 스크래핑이란 웹사이트에서 원하는 정보를 수집하는 기술.  크롤링의 주의해야 할 점. 과다한&nb... 더보기
  • 퀀트 포트폴리오 전략의 기초에서 백테스트에 이르기까지 데이터 사이언스가 금융 도메인 지식을 만났을 때 필요로하는 핵심 지식들을 깔끔하고 이해하기 쉽게 정리한 책이다. 구현 과정은 R 언어를 활용하는데 요소요소 R의 강점을 잘 표현하고 있어 R을 제대로 쓰기에도 좋은 지침서라는 생각이 든다. 크롤링 과정으로 R의 Tidyverse 철학을 느껴볼 수 있고, 8장의 dplyr 데이터 분석 패턴이라는 징검다리를 건너, 각종 논문에 등장하는 수식을 통계 패키지를 활용해 한두줄의 코드로 깔끔하게 분석하는 과정을 통해 R을 어떻... 더보기

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