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파이썬을 활용한 금융 분석

파이썬을 활용한 금융 분석

이브 힐피시 (지은이), 김도형 (옮긴이)
  |  
한빛미디어
2016-06-01
  |  
42,000원

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파이썬을 활용한 금융 분석

책 정보

· 제목 : 파이썬을 활용한 금융 분석 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9788968482779
· 쪽수 : 680쪽

책 소개

개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북. 저자는 실무 예제와 현실적인 대규모 케이스 스터디를 통해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 파생상품 및 위험 분석 프레임워크를 개발할 수 있는 방법을 설명한다.

목차

PART I 파이썬과 금융
CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가
__1-1 파이썬이란 무엇인가
__1-2 금융에서 쓰이는 기술
__1-3 금융공학을 위한 파이썬
__1-4 결론
__1-5 참고 서적 및 주석

CHAPTER 2 하부 구조와 툴
__2-1 파이썬 설치
__2-2 파이썬 툴
__2-3 결론
__2-4 참고 문헌

CHAPTER 3 입문용 예제
__3-1 내재 변동성 계산
__3-2 몬테카를로 시뮬레이션
__3-3 기술적 분석
__3-4 결론
__3-5 참고 문헌

PART II 금융 분석과 개발
CHAPTER 4 자료형과 자료구조
__4-1 기본 자료형
__4-2 기본 자료구조
__4-3 NumPy 자료구조
__4-4 코드 벡터화
__4-5 결론
__4-6 참고 문헌

CHAPTER 5 데이터 시각화
__5-1 2차원 플롯
__5-2 금융 관련 플롯
__5-3 3차원 플롯
__5-4 결론
__5-5 참고 문헌

CHAPTER 6 금융 시계열
__6-1 pandas 기초
__6-2 금융 자료
__6-3 회귀분석
__6-4 고빈도 자료
__6-5 결론
__6-6 참고 문헌

CHAPTER 7 입출력 작업
__7-1 기본 파이썬 입출력
__7-2 pandas를 사용한 입출력
__7-3 PyTables를 이용한 고속 입출력
__7-4 결론
__7-5 참고 문헌

CHAPTER 8 파이썬 성능 개선
__8-1 파이썬 패러다임과 성능
__8-2 메모리 배치와 성능
__8-3 병렬 컴퓨팅
__8-4 멀티프로세싱
__8-5 동적 컴파일
__8-6 Cython을 이용한 정적 컴파일
__8-7 GPU에서 난수 생성하기
__8-8 결론
__8-9 참고 문헌

CHAPTER 9 수학용 도구
__9-1 근사화
__9-2 최적화
__9-3 정적분
__9-4 심볼릭 연산
__9-5 결론
__9-6 참고 문헌

CHAPTER 10 확률 과정
__10-1 난수 생성
__10-2 시뮬레이션
__10-3 가치 평가
__10-4 위험 측도
__10-5 결론
__10-6 참고 문헌

CHAPTER 11 통계 분석
__11-1 정규성 검정
__11-2 포트폴리오 최적화
__11-3 주성분 분석
__11-4 베이즈 회귀
__11-5 결론
__11-6 참고 문헌

CHAPTER 12 마이크로소프트 엑셀 연동
__12-1 기본적인 스프레드시트 연동
__12-2 파이썬으로 엑셀 스크립트 작성
__12-3 xlwings 소개
__12-4 결론
__12-5 참고 문헌

CHAPTER 13 객체지향과 그래픽 유저 인터페이스
__13-1 객체지향
__13-2 그래픽 유저 인터페이스
__13-3 결론
__13-4 참고 문헌

CHAPTER 14 웹 통합
__14-1 웹 기초
__14-2 웹 플롯팅
__14-3 빠른 웹 애플리케이션 개발
__14-4 웹 서비스
__14-5 결론
__14-6 참고 문헌

PART III 파생상품 분석 라이브러리
CHAPTER 15 가치 평가 프레임워크
__15-1 자산 가격결정 기본 정리
__15-2 위험 중립 할인
__15-3 시장 환경
__15-4 결론
__15-5 참고 문헌

CHAPTER 16 금융 모형 시뮬레이션
__16-1 난수 생성
__16-2 일반적인 시뮬레이션 클래스
__16-3 기하 브라운 운동 모형
__16-4 점프 확산 모형
__16-5 제곱근 확산 모형
__16-6 결론
__16-7 참고 문헌

CHAPTER 17 파생상품 가치 평가
__17-1 일반적인 가치 평가 클래스
__17-2 유러피안 행사 방식
__17-3 아메리칸 행사 방식
__17-4 결론
__17-5 참고 문헌

CHAPTER 18 포트폴리오 가치 평가
__18-1 파생상품 포지션
__18-2 파생상품 포트폴리오
__18-3 결론
__18-4 참고 문헌

CHAPTER 19 변동성 옵션
__19-1 VSTOXX 데이터
__19-2 모형 캘리브레이션
__19-3 VSTOXX 아메리칸 옵션
__19-4 결론
__19-5 참고 문헌

APPENDIX A 파이썬 프로그래밍 관행
__A-1 파이썬 문법
__A-2 문서화
__A-3 유닛 테스팅

APPENDIX B 콜 옵션 클래스

APPENDIX C 날짜와 시간
__C-1 파이썬에서의 날짜와 시간
__C-2 NumPy에서의 날짜와 시간
__C-3 pandas에서의 날짜와 시간
__Index

저자소개

이브스 힐피쉬 (지은이)    정보 더보기
The Python Quants의 설립자이자 이사이며, Python Quants LLC의 공동 창업자이다. 이 회 사들은 파이썬 기반의 금융 및 파생 상품 분석 소프트웨어와 파이썬 및 금융과 관련된 컨설팅, 개 발, 교육 서비스를 제공한다. 금융 수학을 전공했고, 경영학 박사 학위를 받았으며 자를란트 대학교 에서 계산금융의 수치적 방법론을 가르치고 있다. 저서로는 『파이썬을 활용한 금융 분석』(한빛 미디어, 2016), 『파이썬을 이용한 알고리즘 트레이딩』(제이펍, 2021), 『Derivatives Analytics with Python』(Wiley, 2015) 등이 있다.
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김도형 (지은이)    정보 더보기
카이스트에서 자동 제어와 신호 처리를 전공했고 박사 학위를 받았다. 박사 학위 과정 중에 처음 파 이썬을 접했으며 시간이 날 때마다 파이썬을 활용했다. LG전자와 대우증권에서 파생 상품 프라이 싱 시스템, 금융 정보 모니터링 시스템, 알고리즘 트레이딩 시스템 등을 파이썬으로 구현했다. 현재 는 파이썬 기반 금융 분석, 최적 집행용 소프트웨어와 서비스를 만들고 있으며, 금융 분석 분야에서 파이썬이 더 널리 퍼질 수 있게 도울 수 있는 징검다리가 되고자 강의를 하고 있다.
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