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금융공학 프로그래밍

금융공학 프로그래밍

(엑셀 VBA로 쉽게 배우는)

곽승주, 이기홍 (지은이)
  |  
한빛미디어
2009-07-03
  |  
30,000원

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금융공학 프로그래밍

책 정보

· 제목 : 금융공학 프로그래밍 (엑셀 VBA로 쉽게 배우는)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 오피스(엑셀/파워포인트) > 엑셀
· ISBN : 9788979146738
· 쪽수 : 456쪽

책 소개

주식, 채권, 원자재 등의 현물 시장과 이에 대한 선물 및 파생상품 시장을 수학적 도구로 분석하는 학문 분야가 금융공학이다. 이 책은 금융공학 입문서로서 경제 지식과 함께 엑셀을 활용해 프로그래밍을 맛볼 수 있게 구성되었다. 프로그래밍 경험이 없는 초보자도 쉽게 배울 수 있게 엑셀 VBA로 예제를 제시했다.

목차

1장 파생상품과 옵션
01 파생상품이란?
02 옵션이란?
03 옵션의 손익구조
04 첫 VBA 프로그래밍
요약

2장 옵션의 가치
01 옵션의 내재가치
02 옵션의 시간가치
03 시간가치와 내재가치, 그리고 프리미엄의 관계
04 풋-콜 패리티
요약

3장 단순하지만 매력있는 이항모델
01 단순한 1기간 모델
02 2기간 모델
03 이항모델의 일반식
04 아메리칸 옵션의 이항모델
요약

4장 노벨상에 빛나는 블랙-숄즈 모델
01 주가의 확률과정과 분포
02 블랙-숄즈 모델
03 변동성
04 블랙-숄즈 모델의 한계
05 블랙-숄즈 모델과 옵션민감도
요약

5장 변동성과 알고리즘
01 이분법과 가중이분법
02 뉴턴-랩슨 알고리즘과 내재 변동성
03 변동성 스마일
요약

6장 유한차분법을 이용한 옵션가격 알아보기
01 유한차분법
02 양함수차분법
03 음함수차분법
04 크랭크-니콜슨 차분법
05 프로그램의 실행과 디버깅, 그리고 조사식창
요약

7장 몬테 카를로 시뮬레이션
01 난수의 발생
02 박스-뮬러 난수
03 주가 시뮬레이션
04 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용한 콜 옵션가격결정
05 촐레스키 분해를 이용하여 상관 관계를 가진 난수 만들기
06 VBA의 행렬 연산
요약

8장 VBA 프로그래밍
01 프로시저
02 변수와 연산자
03 조건 판단문
04 반복문
05 문자열 함수
06 날짜 함수
07 수학 함수
08 워크시트 핸들링
요약

9장 유용한 엑셀 애드인
01 MATRIX 애드인
02 XlXtrFun 애드인
요약

옵션 용어 설명
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저자소개

곽승주 (지은이)    정보 더보기
한양대학교 경제학 석사 학위를 받았다. 은행과 자산운용사의 리스크, 컴플라이언스, 헤지펀드 부서에서 리스크 및 펀드성과 리포팅, 주식 및 선물운용 및 계량분석, ELS 평가 및 백테스팅, 백오피스 업무자동화 등을 위한 업무를 맡았고, 관련 소프트웨어를 개발하였다. 현재는 금융 관련 소프트웨어 개발에 집중하고 있다. 선물 알고리즘 트레이딩 서비스를 개발하는 중이며, 개인 홈페이지는 calabico.wordpress.com이다.
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이기홍 (옮긴이)    정보 더보기
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제 분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 펴낸 『실용 최적화 알고리듬』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝o딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022), 『퇴직 연금 전략』(2022), 『A/B 테스트』(2022), 『행동경제학 강의 노트 3/e』(2022), 『실전 알고리듬 트레이딩 레벨업』(2022), 『양자경제와 금융』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.
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