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R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기

R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기

(데이터 크롤링 및 분석, 퀀트 전략을 활용한 투자 종목 선정까지!)

이현열 (지은이)
제이펍
25,000원

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R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 (데이터 크롤링 및 분석, 퀀트 전략을 활용한 투자 종목 선정까지!)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 프로그래밍 기초/개발 방법론
· ISBN : 9791188621750
· 쪽수 : 320쪽
· 출판일 : 2019-08-29

책 소개

조금만 노력한다면 직접 금융 데이터를 수집하고 가공하여 투자 포트폴리오를 구성할 수 있다. 여기에 필요한 노력이 바로 프로그래밍이다. 비교적 쉽게 사용할 수 있는 R 언어를 이용하여 금융 데이터 크롤링부터 분석 및 시각화를 거쳐 투자 종목 선정, 백테스트, 성과 평가까지 지금 바로 도전해 보자.

목차

머리말 XI
이 책의 구성 XII
이 책에 대하여 XIV

[CHAPTER 1 퀀트 투자의 심장: 데이터와 프로그래밍]
1.1 데이터 구하기 003
1.2 퀀트 투자와 프로그래밍 005
1.3 R 프로그램 006
1.4 퀀트 투자에 유용한 R 패키지 008

[CHAPTER 2 크롤링을 위한 기본 지식]
2.1 인코딩의 이해와 R에서 UTF-8 설정하기 012
__2.1.1 인간과 컴퓨터 간 번역의 시작, ASCII 012
__2.1.2 한글 인코딩 방식의 종류 013
__2.1.3 R에서 UTF-8 설정하기 014
2.2 웹의 동작 방식 015
__2.2.1 HTTP 016
2.3 HTML과 CSS 017
__2.3.1 HTML 기본 구조 018
__2.3.2 태그와 속성 019
__2.3.3 h 태그와 p 태그 019
__2.3.4 리스트를 나타내는 ul 태그와 ol 태그 020
__2.3.5 table 태그 021
__2.3.6 a 태그와 src 태그 및 속성 023
__2.3.7 div 태그 024
__2.3.8 CSS 025
__2.3.9 클래스와 id 026
2.4 파이프 오퍼레이터(%>%) 028
2.5 오류에 대한 예외처리 031

[CHAPTER 3 API를 이용한 데이터 수집]
3.1 API를 이용한 Quandl 데이터 다운로드 034
3.2 getSymbols() 함수를 이용한 API 다운로드 035
__3.2.1 주가 다운로드 036
__3.2.2 국내 종목 주가 다운로드 039
__3.2.3 FRED 데이터 다운로드 041

[CHAPTER 4 크롤링 이해하기]
4.1 GET과 POST 방식 이해하기 046
__4.1.1 GET 방식 046
__4.1.2 POST 방식 048
4.2 크롤링 예제 050
__4.2.1 금융 속보 크롤링 050
__4.2.2 기업공시채널에서 오늘의 공시 불러오기 053
__4.2.3 네이버 금융에서 주식티커 크롤링 056

[CHAPTER 5 금융 데이터 수집하기(기본)]
5.1 한국거래소의 산업별 현황 및 개별지표 크롤링 067
__5.1.1 산업별 현황 크롤링 068
__5.1.2 개별종목 지표 크롤링 071
__5.1.3 최근 영업일 기준 데이터 받기 073
__5.1.4 거래소 데이터 정리하기 077
5.2 WICS 기준 섹터 정보 크롤링 083

[CHAPTER 6 금융 데이터 수집하기(심화)]
6.1 수정주가 크롤링 089
__6.1.1 개별종목 주가 크롤링 090
__6.1.2 전 종목 주가 크롤링 095
6.2 재무제표 및 가치지표 크롤링 097
__6.2.1 재무제표 다운로드 097
__6.2.2 가치지표 계산하기 102
__6.2.3 전 종목 재무제표 및 가치지표 다운로드 107
6.3 야후 파이낸스 데이터 구하기 110
__6.3.1 재무제표 다운로드 111
__6.3.2 가치지표 계산하기 115

[CHAPTER 7 데이터 정리하기]
7.1 주가 정리하기 119
7.2 재무제표 정리하기 121
7.3 가치지표 정리하기 125

[CHAPTER 8 데이터 분석 및 시각화하기]
8.1 종목정보 데이터 분석 130
__8.1.1 *_join(): 데이터 합치기 130
__8.1.2 glimpse(): 데이터 구조 확인하기 132
__8.1.3 rename(): 열 이름 바꾸기 133
__8.1.4 distinct(): 고유한 값 확인 134
__8.1.5 select(): 원하는 열만 선택 135
__8.1.6 mutate(): 열 생성 및 데이터 변형 136
__8.1.7 filter(): 조건을 충족하는 행 선택 137
__8.1.8 summarize(): 요약 통곗값 계산 138
__8.1.9 arrange(): 데이터 정렬 138
__8.1.10 row_number(): 순위 계산 139
__8.1.11 ntile(): 분위수 계산 140
__8.1.12 group_by(): 그룹별로 데이터를 묶기 141
8.2 종목정보 시각화 142
__8.2.1 geom_point(): 산점도 나타내기 144
__8.2.2 geom_histogram(): 히스토그램 나타내기 146
__8.2.3 geom_boxplot(): 박스 플롯 나타내기 147
__8.2.4 dplyr과 ggplot을 연결해 사용하기 148
__8.2.5 geom_bar(): 막대 그래프 나타내기 150
8.3 주가 및 수익률 시각화 152
__8.3.1 주가 그래프 나타내기 152
__8.3.2 인터랙티브 그래프 나타내기 154
__8.3.3 연도별 수익률 나타내기 157

[CHAPTER 9 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(기본)]
9.1 베타 이해하기 163
__9.1.1 베타 계산하기 165
__9.1.2 베타 시각화 167
9.2 저변동성 전략 168
__9.2.1 저변동성 포트폴리오 구하기: 일간 기준 170
__9.2.2 저변동성 포트폴리오 구하기: 주간 기준 173
9.3 모멘텀 전략 176
__9.3.1 모멘텀 포트폴리오 구하기: 12개월 모멘텀 176
__9.3.2 모멘텀 포트폴리오 구하기: 위험조정 수익률 178
9.4 밸류 전략 181
__9.4.1 밸류 포트폴리오 구하기: 저PBR 182
__9.4.2 각 지표 결합하기 183
9.5 퀄리티 전략 186
__9.5.1 F-Score 지표 186
__9.5.2 각 지표 결합하기 191

[CHAPTER 10 퀀트 전략을 이용한 종목 선정(심화)]
10.1 섹터 중립 포트폴리오 195
10.2 마법공식 199
__10.2.1 퀄리티와 밸류 간의 관계 200
__10.2.2 마법공식 이해하기 202
__10.2.3 마법공식 구성하기 203
10.3 이상치 데이터 제거 및 팩터의 결합 206
__10.3.1 트림(Trim): 이상치 데이터 삭제 208
__10.3.2 윈저라이징(Winsorizing): 이상치 데이터 대체 209
__10.3.3 팩터의 결합 방법 210
10.4 멀티팩터 포트폴리오 212

[CHAPTER 11 포트폴리오 구성]
11.1 최소분산 포트폴리오 224
__11.1.1 slsqp() 함수를 이용한 최적화 224
__11.1.2 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 228
__11.1.3 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 233
__11.1.4 결괏값들의 비교 235
__11.1.5 최소 및 최대 투자비중 제약조건 236
__11.1.6 각 자산별 제약조건의 추가 239
11.2 최대분산효과 포트폴리오 241
__11.2.1 solve.QP() 함수를 이용한 최적화 244
__11.2.2 optimalPortfolio() 함수를 이용한 최적화 246
__11.2.3 최소 및 최대 투자비중 제약조건 247
__11.2.4 각 자산별 제약조건의 추가 250
11.3 위험균형 포트폴리오 252
__11.3.1 주식 60%와 채권 40% 포트폴리오의 위험기여도 253
__11.3.2 rp() 함수를 이용한 최적화 254
__11.3.3 위험예산 포트폴리오 256

[CHAPTER 12 포트폴리오 백테스트]
12.1 Return.portfolio() 함수 260
__12.1.1 인자 목록 살펴보기 260
__12.1.2 출력값 살펴보기 262
12.2 전통적인 60대 40 포트폴리오 백테스트 262
12.3 시점 선택 전략 백테스트 267
12.4 동적 자산배분 백테스트 273

[CHAPTER 13 성과 및 위험 평가]
13.1 결과 측정 지표 284
__13.1.1 수익률 및 변동성 284
__13.1.2 낙폭과 최대낙폭 288
__13.1.3 연도별 수익률 290
__13.1.4 승률 및 롤링 윈도우 값 292
13.2 팩터 회귀분석 및 테이블로 나타내기 294

마치며 298
찾아보기 301

저자소개

이현열 (지은이)    정보 더보기
데이터 기술 기반의 핀테크 기업 두물머리에서 퀀트 테크놀로지 및 데이터 분석을 담당하고 있다. 한양대학교에서 경영학을 전공하고, 카이스트 대학원에서 금융공학 석사 학위 취득 후 한양대학교 재무금융 박사 과정을 수료했다. 통계와 수학으로 금융시장을 연구하는 ‘금융공학’의 매력에 빠져 대학원 진학한 후 투자를 업으로 하고 있다. 국내 대형 증권사, 운용사, 보험사를 거치며 각각 주식 운용, 퀀트 포트폴리오 매니저, 데이터 분석 업무를 경험했다. 최신의 기술과 연구를 바탕으로 퀀트 솔루션 개발에 매진하며 한양대학교와 카이스트에서 겸임교수직을 맡고 있다. 지은 책으로는 《스마트베타》(2017), 《R을 이용한 퀀트투자 포트폴리오 만들기》(2019), 《감으로 하는 투자 데이터로 하는 투자》(2022), 《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》(2023)가 있으며, 번역한 책으로는 《효율적으로 비효율적인 시장》(2021)이 있다. 또한 유튜브 채널 《헨리의 퀀트대학》을 운영하며 퀀트 및 데이터분석과 관련된 콘텐츠를 제작 중이다.
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