금융 파이썬 쿡북

1장. 금융 데이터와 전처리
__야후 파이낸스에서 데이터 가져오기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__퀀들로 데이터 받기
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문서
__Intrinio에서 데이터 구하기
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 정보
__주가를 수익률로 변환
____작동 방법
____작동 원리
____추가 정보
__빈도 변경
____준비 작업
____작동 방법
____작동 원리
__시계열 데이터 시각화
____준비하기
____작동 방법
________pandas의 plot 메서드
________plotly와 cufflinks
____작동 원리
________pandas plot 메서드
________plotly와 cufflinks
____추가 사항
____참고 문헌
__특이값 식별
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__자산 수익의 정형화된 사실 조사
____준비하기
____작동 방법
________수익률의 비정규 분포성
________변동성 클러스터링
________수익률의 자기 상관 부재
________제곱/절대 수익률에서의 작고 감소하는 자기 상관
________레버리지 효과
____작동 원리
________사실 1
________사실 2
________사실 3
________사실 4
________사실 5
____추가 사항
____참고 문헌

2장. 파이썬에서의 기술적 분석
__촛대 차트 만들기
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 문헌
__단순 이동 평균을 기반으로 전략 백테스팅
____작동 방법
________신호
________전략
____작동 원리
________공통 요소
________신호
________전략
____추가 사항
____참고 문헌
__볼린저 밴드 계산과 매수/매도 전략 테스트
____작동 방법
____작동 원리
__상대 강도 지수 계산 및 롱/숏 전략 테스트
____작동 방법
____작동 원리
__TA용 대화형 대시보드 작성
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항

3장. 시계열 모델링
__시계열 분해
____작동 방법
____작동 원리
____참고 문헌
__페이스북의 Prophet을 사용한 시계열 분해
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__시계열의 정상성 테스트
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
__시계열의 정상성 교정
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__지수 평활법을 사용한 시계열 모델링
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__ARIMA 클래스 모델을 사용한 시계열 모델링
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__ARIMA 클래스 모델을 사용한 예측
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항

4장. 다팩터 모델
__파이썬으로 CAPM 구현
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__파이썬으로 파마-프렌치 3-팩터 모델 구현
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 사항
__자산 포트폴리오에 롤링 3-팩터 모델 구현
____작동 방법
____작동 원리
__파이썬으로 4-팩터와 5-팩터 모델 구현
____작동 방법
____작동 원리
____참고 문헌

5장. GARCH 클래스 모델을 사용한 변동성 모델링
__ARCH 모델을 사용한 주식 수익률의 변동성 설명
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__GARCH 모델을 사용한 주식 수익률의 변동성 설명
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
________조건부 평균 모델
________조건부 변동성 모델
________오차의 분배
____참고 문헌
__다변량 변동성 예측을 위한 CCC-GARCH 모델 구현
____작동 방법
____작동 원리
____참고 문헌
__DCC-GARCH를 사용한 조건부 공분산 행렬 예측
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌

6장. 금융에서의 몬테카를로 시뮬레이션
__기하 브라운 운동을 사용한 주가 역학 시뮬레이션
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__시뮬레이션을 사용한 유럽 옵션 가격 결정
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__최소 자승 몬테카를로를 사용해 미국 옵션 가격 결정
____작동 방법
____작동 원리
____참고 문헌
__Quantlib를 사용한 미국 옵션 가격 결정
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__몬테카를로를 사용해 VAR 추정
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항

7장. 파이썬으로 자산 배분
__기본 1/n 포트폴리오의 성능 평가
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 효율적 경계선 찾기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__scipy 최적화로 효율적 경계선 찾기
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__cvxpy 컨벡스 최적화로 효율적 경계선 찾기
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항

8장. 머신러닝으로 디폴트 찾기
__데이터로드 및 데이터 유형 관리
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__탐색적 데이터 분석
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__훈련 및 테스트 집합으로 데이터 분할
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__결측값 처리
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__범주형 변수 인코딩
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
________원-핫 인코딩에 pandas.get_dummies 사용
________OneHotEncoder에 가능한 범주 지정
________Category Encoders 라이브러리
____참고 문헌
__의사결정 트리 분류기 적합화
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__scikit-learn의 파이프라인 구현
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
__그리드 검색 및 교차 검증을 사용해 초매개 변수 조정
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌

9장. 금융에서의 고급 머신러닝 모델
__고급 분류기 조사
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__성능 향상을 위한 스태킹 사용
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__특징 중요도 조사
____준비하기
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__불균형 데이터 처리에 대한 다양한 접근 방식
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__베이즈 초매개 변수 최적화
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌

10장. 금융에서의 딥러닝
__테이블 데이터를 사용한 딥러닝
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__시계열 예측을 위한 다층 퍼셉트론
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__시계열 예측을 위한 컨볼루션 신경망
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌
__시계열 예측을 위한 재현 신경망
____작동 방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고 문헌