데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론

1장. 분석적 사고

1.1 금융 분석의 개요
1.2 데이터 과학자를 위한 금융 분석
1.3 R을 활용한 고급 분석
1.4 연습 문제


2장. 금융 분석 전문 언어, R

2.1 R 시작하기
2.2 언어 특성: 함수, 할당, 인수, 타입
2.3 언어 특성: 바인딩과 배열
2.4 에러 처리
2.5 숫자, 통계, 문자 함수
2.6 데이터프레임과 입출력
2.7 리스트
2.8 연습 문제


3장. 금융 통계

3.1 확률
__베이즈 규칙
__베이즈 규칙의 확장
3.2 조합론
__순열
__조합
3.3 수학적 기댓값
3.4 표본평균, 표준편차, 분산
3.5 표본 왜도와 첨도
3.6 표본분산과 상관관계
3.7 금융 수익
3.8 자본자산가격결정모형
3.9 연습 문제


4장. 금융 증권

4.1 채권 투자
4.2 주식 투자
4.3 서브프라임 모기지 사태
4.4 유럽 경제위기
4.5 증권 데이터집합과 시각화
4.6 주식분할 조정
4.7 인수합병 조정
4.8 여러 시계열의 그래프 비교
4.9 증권 데이터 획득
4.10 증권 데이터 정제
4.11 증권 시세 검색
4.12 연습 문제


5장. 데이터집합 분석과 리스크 측정

5.1 로그 수익률로부터 가격 생성
5.2 가격 변동의 정규 혼합모형
5.3 스위스, 최저환율제 포기 선언
5.4 연습 문제


6장. 시계열 분석

6.1 시계열 조사
6.2 정상 시계열
6.3 자기회귀이동평균 과정
6.4 멱변환
6.5 TSA 패키지
6.6 자기회귀누적이동평균 과정
6.7 사례 연구: 존슨앤존슨의 순이익
6.8 사례 연구: 월간 항공기 탑승 승객 수
6.9 사례 연구: 전력 생산량
6.10 일반화된 자기회귀 조건부 이분산성
6.11 사례 연구: 구글 주식 수익률의 변동성
6.12 연습 문제


7장. 샤프 비율

7.1 샤프 비율 공식
7.2 기간과 연율화
7.3 투자 후보 순위 결정
7.4 quantmod 패키지
7.5 손익계산서 증가율 측정
7.6 손익계산서 증가율의 샤프 비율
7.7 연습 문제


8장. 마코위츠 평균-분산 최적화

8.1 두 위험자산의 최적 포트폴리오
8.2 이차계획법
8.3 포트폴리오 최적화를 이용한 데이터 마이닝
8.4 제약, 페널티 부여, 라쏘
8.5 고차원으로의 확장
8.6 사례 분석: 2003년부터 2008년까지 S&P 500 지수에 생존한 주식
8.7 사례 분석: 2008년부터 2014년까지의 수천 개 후보 주식
8.8 사례 분석: ETF
8.9 연습 문제


9장. 군집 분석

9.1 K-평균 군집 분석
9.2 K-평균 알고리즘 분석
9.3 무방향 그래프의 희소성과 연결성
9.4 공분산과 정밀 행렬
9.5 공분산 시각화
9.6 위샤트분포
9.7 그래프 라쏘: 무방향 그래프의 페널티 부여
9.8 그래프 라쏘 알고리즘 실행
9.9 수년간의 가치주 추적
9.10 연도별 희소성의 회귀분석
9.11 분기별 희소성의 회귀분석
9.12 월별 희소성의 회귀분석
9.13 아키텍처와 확장
9.14 연습 문제


10장. 시장 심리 측정

10.1 마르코프 국면전환 모형
10.2 시장 데이터 확인
10.3 베이지안 추론
10.4 베타분포
10.5 사전분포와 사후분포
10.6 로그 수익률의 상관관계 검사
10.7 모멘텀 그래프
10.8 연습 문제


11장. 거래 전략 시뮬레이션

11.1 외환시장
11.2 차트 분석
11.3 초기화와 마무리
11.4 모멘텀 지표
11.5 포지션 내의 베이지안 추론
11.6 진입
11.7 청산
11.8 수익성
11.9 단기 변동성
11.10 상태 기계
11.11 시뮬레이션 요약
11.12 연습 문제


12장. 펀더멘털을 이용한 데이터 탐색

12.1 RSQLite
12.2 시가-장부가 비율 계산
12.3 reshape2 패키지
12.4 사례 연구: 구글
12.5 사례 연구: 월마트
12.6 가치 투자
12.7 연구 과제: 주식시장을 이겨라
12.8 연구 과제: 재무 건전성
12.9 연습 문제


13장. 펀더멘털을 이용한 예측

13.1 최상의 손익계산서 포트폴리오
13.2 손익계산서 증가율 수치 재설정
13.3 가격 통계 획득
13.4 손익계산서와 가격 통계의 결합
13.5 분류 트리와 재귀 분할을 이용한 예측
13.6 분류기 간의 예측률 비교
13.7 연습 문제


14장. 옵션의 이항모형

14.1 금융공학에서의 적용
14.2 위험중립 가격결정과 무차익
14.3 높은 무위험 수익률 환경
14.4 이항 데이터의 이항모형 수렴
14.5 풋-콜 패리티
14.6 이항에서 로그 정규로
14.7 연습 문제


15장. 블랙-숄즈 모형과 옵션의 내재 변동성

15.1 기하 브라운 운동
15.2 기하 브라운 운동의 몬테카를로 시뮬레이션
15.3 블랙-숄즈 유도
15.4 내재 변동성 알고리즘
15.5 내재 변동성 구현
15.6 Rcpp 패키지
15.7 연습 문제


부록. 확률분포와 통계 분석

A.1 분포
A.2 베르누이분포
A.3 이항분포
A.4 기하분포
A.5 포아송분포
A.6 연속분포함수
A.7 균등분포
A.8 지수분포
A.9 정규분포
A.10 로그 정규분포
A.11 tv 분포
A.12 다변량 정규분포
A.13 감마분포
A.14 최대우도추정
A.15 중심극한정리
A.16 신뢰구간
A.17 가설검정
A.18 회귀분석
A.19 모형 선택 기준
A.20 필수 패키지