김용환  | 한빛미디어

0원  | 20180601  | 9791162240823

금융공학, 딱 필요한 만큼만 배우고 바로 활용하기 금융공학에서 프로그래밍은 본질이 아닌 도구다. 이 책은 금융권에서 가장 일반적으로 활용하는 주식, 선물, 옵션, 펀드 이론을 최대한 친절하게 설명하고, 엑셀로 개념을 실습한다. 나아가 비정형 데이터를 수집하고 분석하기 위한 빅데이터 코딩 기술을 익혀, 상품을 설계하거나 위험을 측정하고 투자 전략을 결정하는 등 금융공학 모델링을 파이썬으로 직접 구현해본다. 각 주제에 대해 이 과정을 반복하며 금융공학 입문자가 알아야 할 내용을 확실하게 알려준다.

이브 힐피시  | 한빛미디어

40,500원  | 20220331  | 9791162245170

파이썬으로 데이터 주도 금융 분석 마스터하기 현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다. 일부 대형 투자은행과 헤지펀드는 파이썬을 핵심적인 거래 시스템과 위험 관리 시스템 구축에 활용 하고 있다. 이 책에서는 다양한 파이썬 패키지와 도구를 사용하여 금융 데이터 과학, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융에 활용하는 방법을 설명한다. 이 책은 파이썬 프로그래밍 소개서나 일반적인 금융 입문서가 아니라는 점을 강조하고자 한다. 이 책은 이 두 가지 분야가 만나는 그 중간에 있다. 이 책은 독자들이 (반드시 파이썬이 아니라도) 프로그래밍에 대해 약간의 배경지식이 있고 어느 정도 금융 지식도 가지고 있다는 전제하에 쓰였으며 독자들은 이 책을 읽고 파이썬과 파이썬 생태계를 금융 분야에 적용하는 방법을 배우게 될 것이다. 이 책은 파이썬 3에 맞게 업데이트되었기 때문에 수록된 예제 코드는 대화형 개발 환경인 주피터 노트북을 사용하여 실행할 수 있다. 이 책의 예제 코드와 주피터 노트북은 필자의 Quant Platform에서 직접 실행할 수 있다. 웹사이트 주소는 http://py4fi.pqp.io이며 사용자 등록이 무료다.

이브 힐피시  | 한빛미디어

11,700원  | 20160601  | 9788968482779

금융 빅데이터 분석하기 초대형 투자은행과 헤지 펀드를 비롯한 금융업계는 빠른 속도로 트레이딩 시스템과 위험 관리 시스템 개발 언어로 파이썬을 채택하고 있다. 이 책은 개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북이다. 저자 이브 힐피시는 실무 예제와 현실적인 대규모 케이스 스터디를 통해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 파생상품 및 위험 분석 프레임워크를 개발할 수 있는 방법을 설명한다. 책의 대부분은 IPython 노트북을 사용하였다.

이브 힐피시  | 한빛미디어

37,800원  | 20220928  | 9791169210300

통계적 비효율성부터 벡터화된 백테스팅, 알고리즘 트레이딩까지, 금융 전문가를 위한 인공지능 활용법 이 책은 금융권에서 AI를 활용하는 금융 전문가를 위한 인공지능 활용 실전 지침서다. 책의 초반부에서는 지도 학습, 초지능 등 일반적으로 활용되는 AI의 핵심 개념을 소개한다. 그다음 AI를 이용해 금융 시장에서 통계적 비효율성을 찾아내는 방법으로 내용을 확장한다. 그리고 어디에서도 배울 수 없는 통계적 비효율성에 AI 알고리즘을 더해 알고리즘 트레이딩에서 경제적 비효율성을 역이용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 신경망 훈련을 위한 파이썬 코드 예제와 금융 시계열 예측을 소개하며 이 책을 마무리한다. 이 책을 따라 모든 학습을 마치고 나면 AI를 활용해 기존의 금융 시스템에 디지털 혁신을 가져올 금융 전문가로 거듭나 있는 자신을 발견하게 될 것이다. ● AI와 초지능에서 활용되는 AI의 핵심 개념과 알고리즘 ● 데이터 기반 금융, AI, 머신러닝이 금융 이론과 실무에 영향을 미치는 이유 ● 신경망과 강화 학습을 금융 시장의 통계적 비효율성에 적용 ● 백테스팅과 알고리즘 트레이딩을 통해 경제적 비효율성 활용

곽승주  | 길벗

22,230원  | 20210315  | 9791165214869

포트폴리오, 재무 기초, 파이썬 프로그래밍 기술까지 실제 재무 데이터로 구현하는 이론과 실전의 최적 조합! 이 책은 주식 투자에서 위험을 줄이고 투자 수익을 극대화하기 위한 일환으로 여러 종목에 분산 투자하는 방법인 포트폴리오에 초점을 맞추고 있다. 재무 기초, 포트폴리오 이론, 투자 모델을 수학과 그림, 파이썬 코드를 사용해 명확히 이해시키고자 했다. 파이썬의 기초는 물론 NumPy, Matplotlib, Pandas의 핵심 내용을 살펴보고, 실제 코드로 구현할 때는 주석으로 한줄한줄 자세히 코드를 설명해 이해를 높였다. 또한, 실제 주식시장 데이터를 사용하는 방법, Yahoo_fin 패키지를 사용해 재무 데이터를 가져오는 방법도 함께 소개한다.

얀네스 클라스  | 위키북스

31,500원  | 20210107  | 9791158392321

파이썬 코드를 사용해 금융 전문가용 인공지능(머신러닝과 딥러닝 포함) 영역으로 나아가기 위한 안내서! 《금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘》에서는 새롭게 발전한 머신러닝 기술을 탐구하고, 보험 처리나 이체 및 대출 관리를 비롯하여 다양한 금융 업무에 이 기술을 어떤 식으로 적용할 수 있을지를 보여준다. 핵심 머신러닝 기술에 필요한 개념과 알고리즘을 설명하고, 파이썬 코드로 작성한 예제를 제시해 모델을 직접 구현해 볼 수 있게 한다. 이 책은 저자가 금융 전문가 대상 머신러닝 교육 과정을 운영해 본 경험을 바탕으로 하여 저술하였다. 기존에 쓰이던 금융 알고리즘을 제공하기보다는, 다양한 방법으로 응용해 볼 수 있는 고등 머신러닝 개념들과 발상들에 초점을 맞추고 있다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 정형 데이터, 자연어, 사진, 문서에 적힌 글 등을 가지고 머신러닝을 하기 ◎ 머신러닝 방식으로 부정거래(즉, 사기)를 감지하고, 재무적 추세를 예측하고, 고객정서를 분석하기 ◎ 파이썬ㆍ사이킷ㆍ케라스ㆍ텐서플로를 사용해 휴리스틱 기반 방식, 시계열 처리 방식, 생성적 모델 구현 방식, 강화학습 방식을 구현하기 ◎ 신경망이라는 주제를 깊이 파고 들어 생성적 적대 방식 신경망이나 강화학습 방식 신경망의 용례들을 조사하기 ◎ 머신러닝 애플리케이션에 내재된 문제를 고치고 현업에서 쓸 수 있게 준비하기 ◎ 머신러닝 과정에 끼어 들 수 있는 사람에 대한 편견을 머신러닝 모델이 극복하게 하고, 개인정보보호 문제를 해결하기