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한빛미디어

파이썬을 활용한 금융 분석(2판)

파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

한빛미디어

번역서

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4.9점 (18명)
좋아요 : 3

파이썬으로 데이터 주도 금융 분석 마스터하기

 

현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다. 일부 대형 투자은행과 헤지펀드는 파이썬을 핵심적인 거래 시스템과 위험 관리 시스템 구축에 활용 하고 있다. 이 책에서는 다양한 파이썬 패키지와 도구를 사용하여 금융 데이터 과학, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융에 활용하는 방법을 설명한다. 

 

이 책은 파이썬 프로그래밍 소개서나 일반적인 금융 입문서가 아니라는 점을 강조하고자 한다. 이 책은 이 두 가지 분야가 만나는 그 중간에 있다. 이 책은 독자들이 (반드시 파이썬이 아니라도) 프로그래밍에 대해 약간의 배경지식이 있고 어느 정도 금융 지식도 가지고 있다는 전제하에 쓰였으며 독자들은 이 책을 읽고 파이썬과 파이썬 생태계를 금융 분야에 적용하는 방법을 배우게 될 것이다.

 

이 책은 파이썬 3에 맞게 업데이트되었기 때문에 수록된 예제 코드는 대화형 개발 환경인 주피터 노트북을 사용하여 실행할 수 있다. 이 책의 예제 코드와 주피터 노트북은 필자의 Quant Platform에서 직접 실행할 수 있다. 웹사이트 주소는 http://py4fi.pqp.io이며 사용자 등록이 무료다.

 

 

상세이미지_파이썬을 활용한 금융 분석(2판)_940px.jpg

이브 힐피시 저자

이브 힐피시

이브 힐피시는 DX Analytics 금융 분석 라이브러리의 창시자이며, 금융 데이터 과학, 인공지능, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융을 위한 오픈소스 기술 사용에 중점을 둔 회사 The Python Quants(http://home.tpq.io), AI Machine(http://aimachine.io)의 설립자이자 최고 경영자다. 주요 저서로는 『Artificial Intelligence in Finance』(O’Reilly, 2020), 『Python for Algorithmic Trading』(O’Reilly, 2020), 『Python for Finance, 2e』(O’Reilly, 2018),

『Listed Volatility and Variance Derivatives』(Wiley Finance, 2017), 『Derivatives Analytics with Python』(Wiley Finance, 2015) 등이 있다. 한편 CQF(https://www.cqf.com)에서 컴퓨터 금융, 머신러닝 및 알고리즘 트레이딩을, htw saar 대학(https://www.htwsaar.de)에서는 데이터 과학을 강의하고 있다. 또한 금융 관련 파이썬 자격증을 취득할 수 있는 온라인 교육 프로그램의 책임자이기도 하다.

 

 

김도형 역자

김도형

KAIST에서 자동 제어와 신호 처리를 전공, 박사 학위를 받았다. 박사 학위 과정 중에 처음 파이썬을 접했다. 이후 틈나는 대로 파이썬을 활용했으며 LG전자와 대우증권에서 파생상품 프라이싱 시스템, 금융 정보 모니터링 시스템, 알고리즘 트레이딩 시스템 등을 파이썬으로 구현했다. 현재는 코스콤에서 금융 관련 데이터 분석 시스템을 개발하고 있다.

 

PART I 파이썬과 금융

 

CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가

1.1 파이썬 소개 

1.2 금융에서 쓰이는 기술 

1.3 금융공학을 위한 파이썬 

1.4 데이터 주도 금융과 인공지능 우선 금융 

1.5 마치며 

1.6 참고 문헌

 

CHAPTER 2 파이썬 기반구조

2.1 패키지 매니저로서의 콘다 

2.2 가상 환경 매니저로서의 콘다 

2.3 도커 컨테이너 사용법 

2.4 클라우드 인스턴스 사용법

2.5 마치며

2.6 참고 문헌

 

 

PART II 파이썬 기초 정복

 

CHAPTER 3 자료형과 자료구조

3.1 기본 자료형

3.2 기본 자료구조

3.3 마치며

3.4 참고 문헌

 

CHAPTER 4 NumPy를 사용한 수치 계산

4.1 데이터 배열

4.2 정규 NumPy 배열

4.3 구조화 NumPy 배열 

4.4 코드 벡터화 

4.5 마치며

4.6 참고 문헌

 

CHAPTER 5 pandas를 사용한 데이터 분석

5.1 DataFrame 클래스 

5.2 기본적인 분석

5.3 기본적인 시각화

5.4 Series 클래스 

5.5 GroupBy 연산

5.6 고급 선택법

5.7 병합, 조인, 머지 

5.8 성능 측면 

5.9 마치며

5.10 참고 문헌 

 

CHAPTER 6 객체지향 프로그래밍

6.1 파이썬 객체 소개 

6.2 파이썬 클래스 기초

6.3 파이썬 데이터 모델

6.4 Vector 클래스

6.5 마치며

6.6 참고 문헌

 

 

PART III 금융 데이터 과학

 

CHAPTER 7 데이터 시각화

7.1 정적 2차원 플롯

7.2 정적 3차원 플롯

7.3 상호작용형 2차원 플롯

7.4 마치며

7.5 참고 문헌

 

CHAPTER 8 금융 시계열

8.1 금융 데이터

8.2 이동 통계

8.3 상관관계 분석

8.4 고빈도 데이터

8.5 마치며

8.6 참고 문헌

 

CHAPTER 9 입출력 작업

9.1 기본 파이썬 입출력 

9.2 pandas를 이용한 입출력

9.3 PyTables를 이용한 입출력 

9.4 TsTables을 이용한 입출력 

9.5 마치며

9.6 참고 문헌

 

CHAPTER 10 파이썬 성능 개선

10.1 반복문

10.2 알고리즘

10.3 이항트리 

10.4 몬테카를로 시뮬레이션

10.5 재귀적 pandas 알고리즘

10.6 마치며

10.7 참고 문헌 

 

CHAPTER 11 수학용 도구

11.1 근사화

11.2 최적화 

11.3 적분 

11.4 심볼릭 연산 

11.5 마치며 

11.6 참고 문헌 

 

CHAPTER 12 확률 과정

12.1 난수 생성

12.2 시뮬레이션

12.3 가치 평가

12.4 위험 측도 

12.5 파이썬 스크립트

12.6 마치며 

12.7 참고 문헌 


CHAPTER 13 통계 분석

13.1 정규성 검정 

13.2 포트폴리오 최적화

13.3 베이즈 통계학

13.4 머신러닝 

13.5 마치며

13.6 참고 문헌

 

 

PART IV 알고리즘 트레이딩

 

CHAPTER 14 FXCM 트레이딩 플랫폼

14.1 시작하기 

14.2 데이터 받기 

14.3 API 다루기

14.4 마치며

14.5 참고 문헌

 

CHAPTER 15 매매 전략

15.1 단순 이동평균

15.2 랜덤워크 가설

15.3 선형 회귀분석

15.4 클러스터링 

15.5 빈도주의 방법론

15.6 분류 알고리즘

15.7 심층 신경망 

15.8 마치며

15.9 참고 문헌

 

CHAPTER 16 매매 자동화

16.1 자금 관리

16.2 머신러닝 기반 매매 전략

16.3 온라인 알고리즘

16.4 기반구조와 배포

16.5 로깅과 모니터링 

16.6 마치며 

16.7 파이썬 스크립트

16.8 참고 문헌

 

 

PART V 파생상품 분석

 

CHAPTER 17 가치 평가 프레임워크

17.1 자산 가격결정 기본 정리

17.2 위험 중립 할인

17.3 시장 환경 

17.4 마치며

17.5 참고 문헌 

 

CHAPTER 18 금융 모형 시뮬레이션

18.1 난수 생성 

18.2 일반적인 시뮬레이션 클래스

18.3 기하 브라운 운동 모형

18.4 점프 확산 모형

18.5 제곱근 확산 모형

18.6 마치며 

18.7 참고 문헌 

 

CHAPTER 19 파생상품 가치 평가

19.1 일반적인 가치 평가 클래스

19.2 유러피안 행사 방식

19.3 아메리칸 행사 방식

19.4 마치며

19.5 참고 문헌

 

CHAPTER 20 포트폴리오 가치 평가

20.1 파생상품 포지션 

20.2 파생상품 포트폴리오 

20.3 마치며

20.4 참고 문헌

 

CHAPTER 21 시장 기반 가치 평가

21.1 옵션 데이터 

21.2 모형 보정 

21.3 포트폴리오 가치 평가

21.4 파이썬 코드 

21.5 마치며 

21.6 참고 문헌 

 

APPENDIX A 날짜와 시간

A.1 파이썬 

A.2 NumPy 

A.3 pandas

 

APPENDIX B 블랙-숄즈-머튼 옵션 클래스

B.1 클래스 정의

B.2 클래스 사용

 

찾아보기

금융 분야 종사자, 관련 개발자들이 파이썬을 시작하고 

이를 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 

최적의 실무 가이드 북

 

이 책은 금융공학 이론이나 알고리즘을 설명하기 위한 전공 서적은 아니다. 이 책은 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 알려 주는 책이다. 따라서 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심 그리고 최종 매매 시스템 구현까지를 모두 다루는 일종의 입문서나 쿡북 cook-book에 가깝다. 금융 분야 종사자나 금융공학을 공부하는 학생뿐 아니라 이 분야에 관심을 두고 개인적으로 공부하려는 많은 분들에게 이책이 파이썬의 다양한 기능을 살펴볼 수 있는 더할 나위 없이 재미있는 경험이 될 수 있기를 바란다.

 

 

※ 파트별 주요 내용

 

이 책은 파이썬과 파이썬 생태계가 금융업에 종사하는 기업과 개인에게 제공하는 기술적인 틀을 다음과 같이 5부로 나누어 제시한다.

  • 파이썬과 금융: 대화형 금융 분석 및 애플리케이션 개발을 위한 파이썬 입문
  • 파이썬 기초 정복: 파이썬 자료형 및 자료구조, NumPy, pandas와 DataFrame 클래스, 객체지향 프로그래밍
  • 금융 데이터 과학: 데이터 시각화, 금융 시계열 데이터, 데이터 입출력 작업, 머신러닝을 위한 파이썬 기술
  • 알고리즘 트레이딩: 파이썬을 사용한 백테스팅 및 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 배포
  • 파생상품 분석: 옵션 및 파생상품 가격결정, 위험 관리를 위한 강력하고 유연한 파이썬 패키지 개발 

 

추천사

 

파이썬은 높은 가독성, C/C++과의 손쉬운 통합, 다양한 수치 계산 등을 특징으로 하기 때문에 금융 분석 분야에서 매우 폭넓게 활용되고 있다. 파이썬은 금융 업계에서 사실상의 표준 언어이자 도구로 자리 잡아 가고 있다.

_키랏 싱, 비콘 플랫폼, 공동 창업자, CEO

  • 한빛미디어 나는 리뷰어다 자격을 통해 파이썬을 활용한 금융 분석 2판을 읽을 수 있었다.

     

     

    전반적으로 두꺼운 책이 따라하기 용으로도 좋았고 레퍼런스 용도로도 좋았다.

     

     

    책에서 파이썬 문법부터 금융 공학, 머신 러닝, 퀀트 투자 등등 까지 상세하게 알려주고 있으므로 파이썬을 처음 다뤄보는 사람이라도 따라하면서 배울 수 있게 구성되어 있었다.

     

     

    요즘은 파이썬을 통해서 해외의 많은 대형 투자은행들이 위험 관리 시스템이나 트레이딩 시스템을 구축하고 있다고 한다.

     

     

    국내에서도 ELS, DLS 같은 파생상품 업무를 제대로 수행하기 위해서는 파이썬의 분석 라이브러리나 고성능 계산 구현 능력이 필수적이라는 것을 인식하기 시작했다고 한다.

     

     

    이 책은 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심 그리고 최종 매매 시스템을 만드는 것 까지 모두 망라한 일종의 입문서나 쿡북 (cook-book) 에 가깝다.

     

     

    금융 분냐 현업 주식 트레이딩을 공부하는 학생들 뿐 아니라 이 분야엥 관심을 두고 개인적으로 공부하려는 많은 독자분들이 파이썬의 다양한 기능을 살펴볼 수 있는 더할 나위 없는 재미있는 경험을 할 수 있는 기회가 될 수 있다 생각이 든다.

     

     

    1장. 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가 에서 부터 

     

     

    2장. 파이썬 기반 구조,

     

     

    3장. 자료형과 자료구조,

     

     

    4장. NumPy를 사용한 수치 계산, 

     

     

    5장 pandas를 사용한 데이터 분석, 

     

     

    6장 객체지향 프로그래밍, 

     

     

    7장 데이터 시각화, 

     

     

    8장 금융 시계열, 

     

     

    9장 입출력 작업, 

     

     

    10장 파이썬 성능 개선, 

     

     

    11장 수학용 도구, 

     

     

    12~13장 확률과 통계 분석, 

     

     

    14장 FXCM 트레이딩 플랫폼, 

     

     

    15장 매매 전략, 

     

     

    16장 매매 자동화, 

     

     

    17장 가치 평가 프레임워크, 

     

     

    18장 금융 모형 시뮬레이션 까지.

     

     

    파이썬을 통한 금융 분석의 모든 내용을 총 망라하고 있다고 볼 수 있다.

     

     

    현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다.

     

     

    일부 대형 투자은행과 헤지펀드는 파이썬을 핵심적인 거래 시스템과 위험 관리 시스템 구축에 활용하고 있다.

     

     

    이 책을 통해 파이썬과 파이썬 생태계가 금융업에 종사하는 기업과 개인에게 제공하는 기술적인 틀을 익혀나가는 계기가 될 수 있을 것으로 생각이 든다.

     

     

    이 글은 한빛미디어 나는 리뷰어다 자격으로 작성되었습니다.

  • 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

    파이썬을 활용한 금융 분석 (2판)

    Python for Finance

    (이브 힐피시 지음, 김도형 옮김, 한빛미디어)

     


     

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    들어가며

    파이썬, 데이터 분석, 금융. 요즘 개인적으로 관심을 많이 가지고 있는 분야입니다. 투자 자체에 대한 관심도 많지만, 무엇보다 교육 관련한 컨텐츠를 만드는 데 있어서 아주 재미있는 주제라고 생각하기 때문입니다. 

     

     

     

    파이썬도, 데이터 분석도 몇 권의 책으로 공부를 해보긴 했지만 아직 금융에 대한 부분은 배움의 깊이가 아주 얕은 편이라 언젠가 한 번 공부해 봐야겠다는 생각을 하고 있었습니다. 이번에 <한빛미디어>에서 출간한 <파이썬을 활용한 금융 분석 (2판)>을 통해 색다른 공부를 해 볼 수 있었습니다. 드디어... 금융 파트까지...

     

     


     

     

     

    책 내용

    이 책은 아래와 같이 크게 다섯 가지 큰 주제로 구성되어 있습니다.

     

     

     

    • 파이썬과 금융: 대화형 금융 분석 및 애플리케이션 개발을 위한 파이썬 입문
    • 파이썬 기초 정복: 파이썬 자료형 및 자료구조, NumPy, pandas와 DataFrame 클래스, 객체지향 프로그래밍
    • 금융 데이터 과학: 데이터 시각화, 금융 시계열 데이터, 데이터 입출력 작업, 머신러닝을 위한 파이썬 기술
    • 알고리즘 트레이딩: 파이썬을 사용한 백테스팅 및 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략 배포
    • 파생상품 분석: 옵션 및 파생상품 가격결정, 위험 관리를 위한 강력하고 유연한 파이썬 패키지 개발

     

     

    1부 <파이썬과 금융> 편에서는 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는지, 그리고 파이썬을 사용하기 위한 기초 환경 구성 방법을 소개합니다.

     

     

     

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    2부 <파이썬 기초 정복> 편에서는 파이썬 기초 문법들을 소개합니다. 금융 관련 내용들을 다루는 책이다보니 자료형, 자료구조, Numpy, pandas 라이브러리, 그리고 객체지향 프로그래밍에 대해 집중적으로 소개합니다.

     

     

     

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    3부 <금융 데이터 과학> 편에서는 matplotlib, plotly를 사용한 시각화, padas를 퐐용한 금융 시계열 데이터 처리, 입출력 작업과 파이썬 성능 개선, 각종 수학용 도구(근사법, 최적화, 적분), 확률과정, 통계 분석에 대해 다루고 있습니다. 이 책에서 가장 많은 분량을 할애한 부분이기도 합니다. 각 장별로 필요할 때 찾아 볼 수 있도록 참고서 느낌으로 활용할 수 있을 것 같습니다.

     

     

     

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    4부 <알고리즘 트레이딩> 편에서는 FXCM 트레이딩 플랫폼과 REST API, fxcmpy 패키지 소개, 매매 전략을 위한 몇가지 알고리즘, 매매 자동화 주제를 다룹니다.

     

     

     

     

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    마지막 5부 <파생상품 분석> 편에서는 몬테카를로 시뮬레이션에 기반한 옵션, 파생상품 가격결정 애플리케이션 개발을 다룹니다. (전 어려웠습니다...)

     

     

     

     

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    한 권의 책을 훑어보았는데 몇 권의 책을 읽은 것 같은 느낌이 들었습니다. 이 책은 파이썬 책이기도 하고, 금융 데이터 과학 책이기도 하고, 알고리즘 관련 책이기도 하며, 수학 책이기도 합니다. 먹을 것이 가득 차려진 큰 밥상 같은 느낌이랄까요?

     


     

     

    나가며

    800쪽에 가까운 방대한 분량(다시 말해 두껍다는...)에 많은 내용들이 꾹꾹 담겨 있습니다. 파이썬에 대한 기술적인 내용, 그리고 금융에 대한 이론적인 내용. '나는 파이썬은 잘 알지만 금융에 대해서는 잘 모른다.' 반대로 '금융에 대해서는 잘 알지만 파이썬에 대해서는 잘 모른다.'라고 생각하시는 분들은 잘 모르는 영역에 대해서 배움의 깊이를 더해갈 수 있기는 하겠지만 솔직히 어렵게 느낄 것 같습니다. (제가 금융 파트 쪽을 이해하는게 상당히 어렵더라구요...)

     

    파이썬이든, 금융이든, 데이터 분석이든... 조금 더 기초적인 내용들을 미리 맛 보고 이 책을 본다면 굉장히 파워풀할 것 같습니다. 책의 깊이가 상당하거든요!!!

     

    짧은 기간 서평을 쓰기 위해 책을 읽었지만, 두고 두고 곱씹으며 책을 다시 읽어봐야겠다는 생각을 합니다. 집에 있는 다른 책들 몇 권과 함께 말이죠. 

     

     

     

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    이 서평은 한빛미디어 <나는 리뷰어다 2022> 서평단 활동으로 무상으로 도서를 제공받아 작성하였습니다. 서평단 활동과 별개로 저의 관심과 필요에 따라 책을 읽고 객관적으로 서평을 작성하려고 노력하였습니다.

     

  • 파이썬을 이용한 금융분석에 대한 책입니다.
    파이썬은 많이 알려졌듯이 오픈소스이며 유연한 언어입니다.

     

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    책은 5개의 장에 21개의 챕터로 구성되어 있습니다.

    • Part 1. 파이썬과 금융
    • Part 2. 파이썬 기초 정복
    • Part 3. 금융 데이터 과학
    • Part 4. 알고리즘 트레이딩
    • Part 5. 파생상품 분석

    앞부분에는 파이썬의 장점과 파이썬으로 금융분석을 해야 하는 이유가 나옵니다. 개발자와 분석가가 보통 다른 언어로 인해 분석한 결과를 구현하기 위해 오랜 시간이 걸리는 것에 비해 파이썬은 분석가과 구현가가 동일한 언어로 활용 할 수 있어 빠르고 쉽게 분석한 내용을 반영할 수 있습니다.

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    1,2 장까지는 일반적인 파이썬의 문법에 대한 설명이다. 간략하게 나오기 때문에 이 책말고 다른 도서도 읽어야 하지만 어느정도 감을 잡는데는 문제가 없습니다.
    처음 책이 나왔을 때는 2.7버전으로 되어 있었지만 2판에서는 3.7 버전으로 올라가서 최신 파이썬에서 수행하는데 어려움이 없습니다.

    3장부터는 본격적인 금융분석을 위한 파이썬에 대한 내용이 나옵니다. 시각화를 위한 matplotlib와 plotly를 이용하거나 데이터를 처리하기 위해서 pandas를 활용하는 내용이 나옵니다.
    데이터를 분석하기 위해서 필요한 시각화와 확률, 통계에 대한 이해를 높여주는 내용이 있습니다.

    4장부터는 실전을 할 수 있는 내용이 들어가 있습니다.
    FXCM API를 이용한 실습이 나와 있습니다. 하지만 국내에는 직접적으로 사용할 수 없고 다른 나라로 변경을 해야 합니다.

    실습 코드는 github에서 확인이 가능합니다.

    https://github.com/yhilpisch/py4fi2nd

    파이썬과 금융에 대해서 한권으로 이해를 하는데 어려움이 없게 설명이 되어 있어 파이썬을 시작하면서 금융분석에 대한 이해를 높일 수 있는 도서입니다.

     

    * 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

     

  • "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

    책의 구성은 금융 분석 관련한 내용뿐만 아니라, Python의 기초적인 내용(실습환경 설정, 자료형과 자료구조, Numpy, Pandas 라이브러리, 객체지향프로그래밍)과 통계학까지 다루고 있습니다. 다른 교재들과 차별적인 구성이 있다면, 파이썬 성능 개선, 수학용 도구, 확률 과정과 통계 분석 파트와 같은 챕터가 차별점을 보입니다. 파이썬 성능 개선 챕터같은 경우 python의 속도 측면의 효율성을 개선한 cython 활용 방법을 예제와 함께 설명해주는 내용들이 있습니다. 예제 같은 경우도 금융 분야에서 활용되는 수치해석 방법이나, 계산 금융학에서 자주 쓰이는 수치적인 도구를 예시로 설명해주고 있다는 점도 이 책만의 특별한 부분입니다. 단순히 머신러닝, 딥러닝을 이 분야에 적용해봤어!라고 외치고 앞쪽에 머신러닝 기법에 대한 개요를 복붙하듯이 써져있지 않고 금융 분석이라는 책의 맥락을 유지한 채로 설명을 이어간다는 점이 책의 가장 큰 차별점입니다. 

    ... 중략

    출처: https://vg-rlo.tistory.com/291 

  • 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

     

    파이썬 기초, 데이터 시각화, 머신러닝, 알고리즘 트레이닝을 포함한 금융분석 바이블

     

     

    ### 한줄 서평

     

    금융에 대한 기초지식이 있고, 금융권에서 데이터 분석가를 꿈꾼다면, 추천하고 싶은 책!

     

    ## 학습 후기

     

    학부때 깊게 배우지 못했던 금융분석에 대한 아쉬움으로 이번 책을 신청했다. 데이터 사이언스 내용을 정리하기 위해 이 책의 옮긴이 김도형 선생님의 강의를 듣고 선생님이 쓰신 책을 본 적이 있었는데, 그때와 같이 만족스러운 책이었다. 데이터 분석 경험이 많다면, 파트 3까지는 가볍게 볼 수 있다.

     

    그러나 금융분석에 파이썬을 활용하는 법을 한권의 책에 담기위해 금융공학의 기초적인 내용은 많이 생략되어 파트4,5는 조금 어려움이 있었다. 파생상품, 옵션 등의 금융에 대한 지식이 없다면, 금융 기초 학습이 선행되어야 한다.

     

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    파이썬 기초, 라이브러리, 시각화에 있어 자세한 설명이 제공되므로 파이썬을 처음 접하는 금융 전문가에게는 파이썬 학습에 최적의 책일 것 같다.

     

    익숙하게 들었던 "퀀트" 분석을 어떻게 하는 지에 대한 궁금증을 해소할 수 있었고 자세한 주석 덕분에 파이썬으로 구현함에 있어 어려움은 없었으나 금융 공학 기초 서적을 읽고 다시 보면 좋을 것 같다.

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    구현 과정에서는 깃허브를 참고했다 [파이썬을 위한 금융공학 깃허브](https://github.com/yhilpisch/py4fi2nd)

     

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    '파이썬을 활용한 금융 분석'을 보다 문득 옛일이 떠올랐다. 주식에 관심을 가지고 관련 공부를 하던 참 오래전 일이다. 기존에 주식 프로그램이 있긴 했지만, 내가 생각하는 방향으로 한번 만들어 보려고 살짝 준비를 했던 적이 있었다. 책 몇 권 봤던 경험으로는 그렇게 어렵지 않게 느꼈었다. 결론적으론 회사 업무에 치여 제대로 시도도 못하고 유야무야됐지만, 지금 이 책을 보고 나니, 무식하면 용감하다는 말이 딱 나에 해당되는 말이었다. 관련 지식의 깊이를 모르고 깝죽댔던 것이다.

     

     

     
     

     

    '파이썬을 활용한 금융 분석'을 보고 놀랐다. 뭔 금융 관련 이론들이 이렇게 수학적이냐 하고 말이다. 책 초반부터 마지막까지 전혀 듣도 보도 못한 각종 #금융, 경제 관련 수학 공식들이 등장한다. 미분, 적분, 확률과 통계도 다 다룬다. 내 입장에서 그나마 많이 들어 본 게 시계열이나 베이즈 통계였다. 처음 등장하는 식이 BSM 모형에서 만기 주가지수이다. 블랙-숄즈-머튼 이산 방정식, 점프 확산 모형의 오일러 이산화, 기하 브라운 운동 모형을 위한 시뮬레이션하기 위한 차분방정식 등 각종 공식들이 곳곳에 등장한다. 공식뿐만이 아니라, 금융 관련 데이터 분석 방법이나 시뮬레이션, 알고리즘 같은 것도 잔뜩 들어 있다.

     

    이렇게 뭔 소린지 모를 각종 수학 공식들이 등장한다고 하니, 겁부터 먹을 수 있을 것이다. 아마 이쪽을 전공했어도, 골치 아프기는 매한가지 일 것이다. 하지만 읽어 보지도 않고, 지레 겁먹을 필요는 없다. 책을 읽어 보면, 의외로 어렵다는 느낌이 들지 않는다. 설명을 쉽게 한 것도 있지만, 내용을 보면, 이런 공식이나 알고리즘들을 파이썬에서 어떻게 구현하고 어떻게 활용하는지에 더 포커스를 맞추고 있기 때문이다.

     

    그렇다 #파이썬을활용한금융분석 은 금융공학을 주제로 하고 있으면서, 동시에 파이썬 #프로그래밍 언어 학습이라는 목적도 같이 가진 책인 것이다. 즉 파이썬과 금융테크를 동시에 배울 수 있는 일거양득, 일타쌍피의 책이라 할 수 있다.



     

     

     

    무엇보다 전에 컴퓨터 관련 서평을 할 때마다, 아쉽지만, 파이썬이나 자바, C 등 #프로그램 언어 지식이 필요하다고 얘기하곤 했는데, 이 책은 그 말을 하지 않아도 돼서, 무척 마음이 편하다.

     

    이 책은 파이썬 기초부터 중고급 부분까지 다 다루고 있다. 이번 책은 2판으로 이전 초판에서는 파이썬 2.7 버전을 기반이었고, 이번 판은 파이썬 3.7을 사용한다. 단순히 일부 코드만 바꾼 것이 아니라, 파이썬에 중점을 둔, 파트2와 알고리즘 트레이딩 내용을 담은 파트4가 추가되었다. 그만큼 많은 것이 바뀐 것이다. 특히 내 시각으로 봤을 때, 파트2 파이썬 기초 정복의 추가가 확실히 이 책을 파이썬 학습용으로 아주 긍정적인 변모를 주었다 생각한다. 이게 없었으면, 다른 파이썬 책을 좀 봐야 한다고 서평에 적었을 것이다.



     

     

     

    그리고 '파이썬을 활용한 금융 분석'이 파이썬 학습에 좋은 이유를 자신 있게 들라면, 그래프에 관한 것들이 때문이다. 앞에 공식 얘기를 많이 했는데, 공식들을 어떻게 그래프로 바꾸는지 아주 자세히 알 수 있다. 우리가 잘 아는 막대 그래프, 꺾은 선 그래프는 아주 기본이고, 3중, 4중으로 겹치는 그래프, 주식 차트에서 자주 보는 일봉 그래프, 복잡한 3차원 그래프, 분포도 등이 지겨울 정도로 등장한다. 금융 쪽에선 각종 지표나 결과를 그래프로 자주 표현하므로 당연한 거겠지만, 파이썬 학습자 입장에서 그래프는 금융 쪽에서만 쓰는 게 아니므로 응용할 곳이 아주 많다. 파이썬 그래프 구현 사전 같은 느낌으로 활용해도 될 거 같다. 그리고 사용된 공식들도 보고 있으면, 다른 곳에도 활용할 수 있는 것들이 많아, 이 또한 도움이 된다.

     

    책 8장부터는 본격적인 금융 관련 내용을 담고 있다. 시계열 데이터를 다루는 것이 등장하며, 여기서 판다스를 사용한다. #Pandas 개발자 중에 한 명도 금융인이라는 설명을 보니, 왜 판다스가 이런 쪽에 강한 지 바로 이해된다.

     

     

     
     

     

    금융 관련 이야기와 함께 #파이썬 코딩에 대한 것들이 다양하게 등장한다. 소수 찾기, 원주율, 이항트리, 몬테카를로 시뮬레이션 등에서 #NumPy, #Numba, #Cython 같은 패키지가 등장하는데, 이것들을 비교하여 실행 시간, 메모리 소비, 활용 등 각각의 차이를 머리에 팍팍 꽂히게 명확히 알려준다. 저자 이브 힐피시에게 저절로 고마움을 느끼게 만드는 내용들이다. 코딩 경험이 있는 분이라면 알겠지만, 어떤 라이브러리를 썼는가에 따른 실행 속도 차이를 일일이 해보지 않으면 잘 모른다. 그러나 '파이썬을 활용한 금융 분석'에서는 그런 것들을 곳곳에 직접 코딩 테스트로 보여주고, 설명해 주고 있어, 입에 직접 떠먹여 주는 기분마저 들게 한다. 실전 프로그램 성능 개선에 아주 유익한 부분이므로, 그냥 지나치지 말고 밑줄 긋거나 따로 정리해두는 것이 좋을 것이다. 학습 단계부터 이런 차이를 알고 적용한다면, 남보다 훨씬 효율적인 프로그램을 짤 수 있게 될 것이다.


     

     

     

     

    이 밖에 책 곳곳에는 패키지 호환이나 업데이트에 관한 부분도 진지하게 고민하고 있는데, 'CAUTION' 같은 곳에서 그 방향과 해결책을 제시하기도 한다. 같이 등장하는 'NOTE', 'TIP' 란을 통해서도 저자의 각종 경험이 담긴 여러 가지 조언을 얻을 수 있어, 이 역시 아주 유용하다.

     

    현재 핀테크에서 빼놓을 수 없는 인공지능에 관해서도 다루고 있다. 방대한 데이터를 활용한 #머신러닝 지도학습 및 비지도 학습 활용에 관한 것도 깊이 있는 내용까지는 아니지만, 어느 정도 맛볼 수 있다.

     

     

     
     

     

    마지막 파트5 파생상품 분석은 금융테크에 대한 종합적인 느낌을 받는 파트로 시뮬레이션과 가치평가를 다룬다. 심화 활용 파트인데, 내가 잘 모르는 쪽이라서 참고 정도로만 봤다. 혹 책 내용 중에 모르는 부분이 있거나, 좀 더 자세히 알고 싶은 경우, 각 챕터 끝에 달려 있는 참고문헌을 학습하는 것도 좋을 것이다.

     

    분명 '파이썬을 활용한 금융 분석'은 #핀테크, 금융, 보험, 재무, 주식, 경제 쪽 개발을 꿈꾸고 있는 분에게 특화된 좋은 책이기는 한데, 워낙 파이썬과 #금융테크 두 분야를 아주 잘 녹여 담아서, 파이썬 학습 교재로도 매우 훌륭하다 생각한다. 1부터 100까지 합계 구하고 글자 출력하고 그런 뻔한 게 아닌, 수식도 맘대로 표현하고, 그래프도 다양하게 그리고, 자유자재로 데이터를 가지고 노는 활용성 높은 프로그램을 배우고 싶은 사람에게 딱인 책이다.

  • (해당 포스트에서 소개하고 있는 "파이썬을 활용한 금융 분석" 책은 한빛 미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.)

     

    파이썬을 활용한 금융 분석(2판)

    금융 분야 종사자, 관련 개발자들이 파이썬을 시작하고 이를 활용하여 중용한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 최적의 실무 가이드 북입니다.

    hanbit.co.kr

     아마 주식을 하고 있다면 솔깃한 내용 중 하나는 과연 인공지능으로 주식을 자동으로 거래하게 해서 돈을 벌 수 있을까 일 것이다. 그래서 시중에도 증권API를 파이썬으로 다루는 방법에 대한 내용을 소개한 책들이 다수 소개되어 있다. 물론 수많은 접근 방식이 있겠지만, 모든 접근 방식보다도 선행되어야 할 것은 데이터 분석이 아닐까 생각된다. (과거를 포함하여) 현재 쌓여 있는 특정 데이터속에서 어떤 의미를 찾고, 그 의미를 바탕으로 의사결정이 이뤄질텐데, 그 의사결정에 따라 수익이 좌우되는 만큼, 데이터에서 의미를 찾는 작업이 중요하다고 볼 수 있겠다.

    사실 파이썬으로 데이터 분석을 해본 사람이라면 어떤 금융 데이터가 주어진다면 이것저것 해볼 수 있을 것이다. 흔히 쓰는 numpy와 pandas로 데이터를 읽어오고, 이를 시각화해서 어떤 의미있는 정보나 지점을 추출하고... 그런데 아마 금융분석을 다뤄본 사람을 알겠지만, 정말 많은 이론과 분석 방법, 혹은 예측, 신경망을 활용한 모델 응용 방법들이 다양하다. 물론 온라인 상에도 이런 내용들이 많이 소개되어 있지만, 이번에 소개할 책은 그런 내용들을 하나로 모아놓은 책이다.

     

    파이썬을 활용한 금융분석

     

    이 책의 저자인 Yves Hilpisch는 파이썬을 활용한 퀀트 교육을 다수 진행한 사람이고, 이 책은 그가 쓴 시리즈 중 가장 첫번째 책이다. 그래서 책의 내용이 처음 금융 분석을 접하는 사람으로 써진만큼 기초적인 내용부터 실제 금융권에서 활용되고 있는 정보에 대한 내용까지 다루고 있다. 그래서 책을 딱 처음 접하면 "와 진짜 두껍다"라고 느낄 수 있을 정도로 상당히 방대한 양, 파이썬 프로그래밍부터 파생상품 분석까지 다양한 내용을 담고 있다. 뭐 이미 파이썬이나 데이터분석툴에 대해서 익숙한 사람이라면 어쩌면 아는 내용을 반복적으로 보게되는 입장이라 단점으로 볼 수 있겠지만, 그 부분을 지나간 후에 다뤄지는 내용들인 금융 데이터 과학, 알고리즘 트레이딩 관련 내용, 그리고 파생상품 분석과 같은 내용은 책의 제목에서 의도하는 것처럼 전형적인 금융 분석 기법에 대해서 소개하고 있다. 그래서 한번 그런 분야를 공부하고 싶은 개발자나 처음 접하는 사람은 두꺼운 분량만큼이나 많은 내용을 얻어갈 수 있을 것이다.

    개인적으로도 책에서 활용된 시각화 기법이나 시계열 관련 분석 기법은 굳이 금융 분석뿐만 아니더라도 다른 분야에도 접목시킬 수 있을것 같아 꽤나 인상깊게 책을 보았고, 특히 이 좋았던 부분은 마지막 다뤄지는 내용인 파생상품 분석을 직접 Derivative analytiX (DX)라는 클래스를 만들면서 구현해보는 부분이었다. 아마 해당 부분을 통해서 앞에서 다뤘던 기반 지식이나 내용들을 직접 구현해보는 요소로써 책이 추구하는 파이썬을 활용한 금융분석의 끝판왕처럼 직접 클래스를 통해 분석할 수 있는 경험을 제공한다.

    물론 책을 선택하는데 있어서 조금 조심해야 할 부분도 있다. 아무래도 이 책이 저자가 쓴 파이썬으로 금융 분석하는 시리즈 중 첫번째이기 때문에 금융쪽 용어나 정보에 대해서 나름 디테일하게 설명을 되어 있긴 하지만, 아무래도 이 책은 금융 전문서가 아닌 파이썬 개발서적이기 때문에 생각보다 어렵게 와닿을 수 있다. 아마 파이썬 개발자가 금융쪽에 관심을 가져볼까 하면서 접하기에는 일부 용어나 금융 모델에 대한 언급이 조금 어렵게 느껴질 수 있지 않을까 싶다. (일단 개인적으로는 그렇게 느꼈는데, 아마 파이썬을 처음 다루는 경제학도가 더 읽기 좋은 책이 아닐까 거꾸로 생각해봤다.)

    결론적으로 말하자면 이 책은 나름 금융 데이터를 분석할 수 있는 파이썬 개발서임을 표방하면서 이와 관련된 방대한 내용들을 하나로 모아놓은 책이다. 책의 내용이 어렵다고 느낄 수도 있겠지만, 그래도 "이정도까지나?"싶을 정도로 금융 분석 전반적인 내용들을 다루고 있기 때문에 책에 있는 내용들을 잘 숙지하고 활용할 수 있다면, 나름 금융 데이터 분석에 있어서는 부족하지 않은 경험을 쌓을 수 있지 않을까 생각한다.



    출처: https://talkingaboutme.tistory.com/entry/Book-Python-for-finance [자신에 대한 고찰]

  • 파이썬을 활용한 금융 분석 2판이 나왔습니다.

     

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    책의 내용이 파이썬과 금융 분석을 다루고 있기때문에 800여쪽입니다.

     

    이 책은 총 5개의 챕터로 구성되어 있습니다.

     

     

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    첫 번째 챕터는 파이썬과 파이썬이 금융에서 사용되는 이유와 장점에 대해서 설명합니다.

    그리고 파이썬 환경에 대해서 합니다.

    두 번째 챕터는 파이썬의 기초와 금융 분석에 사용되는 파이썬 패키지에 대한 설명을 합니다.. 파이썬에 익숙하거나 실무에서

    사용하고 있다면 pandas와 numpy를 알것입니다.

    세 번째 챕터는 금융 데이터 과학을 위한 기초, 방법, 그리고 패키지에 대한 내용입니다. 데이터의 시각화, 금융 시계열, 입출력 작업, 확률, 그리고

     

    통계 분석을 다룹니다.

     

     

    대학에서 금융계량분석에 대해 강의를 들었다면 더욱 친숙한 내용인 VaR나 몬테카를로 시뮬레이션등이 나옵니다.

    네 번째 챕터는 알고리즘 트레이딩을 다룹니다. 통계학, 머신러닝 방법론 등을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략을 이끌어냅니다. 백테스팅방법도

    있습니다.

    다섯 번째 챕터는 파생상품 분석을 다룹니다. 파생상품 가치평가, 금융 모형 시뮬레이션, 포트폴리오 가치평가등을 다룹니다. 파생상품에 대해 공부를 해보거나 접해보신 분들이면 더 쉽게 읽으실 수 있습니다.

    파이썬과 금융이 만났습니다. 책을 따라 읽으며 나오는 코드를 따라치고, 수식들을 공부한다면 익숙해 질 수 있습니다. 하지만 많은 시간을 투자해야할 것입니다. 금융분야에 지식이 생소하다면 어려울 것입니다. 금융계량분석, 통계, 파생상품등에 대한 지식이 있으면 수월합니다.

     

    한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다

     

     

     

  • https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=291695905 

     

    파이썬을 활용한 금융 분석

    현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다. 이 책에서는 다양한 파이썬 패키지와 도구를 사용하여 금융 데이터 과학, 알고리

    www.aladin.co.kr

     

    01. 이 책을 고른 이유

    1판 → 2판 차이

    이 책을 고른 이유를 간단히 설명하자면, 위 그림에서 볼 수 있듯 [2판]이 발행된 것에 있다.

    파이썬 3점대 버전을 사용할 수 있게 되었고, 금융공학을 전문하지 않은 독자들을 위한 양이 대폭 늘어났다.

    파이썬은 그 언어 특징상 비전공자들이 사용하기도 하며, 이론과 구조를 하나하나 배워가며 실습을 하기보다 실습을 하며 이론과 구조를 익히는 것에 가깝기에 추가된 2부(CHAPTER 2. 파이썬 기초정복)가 더욱 이점으로 다가올 수 있을 것으로 보인다.

     


     

    02. 간단소개

    요약해 설명하면 다음과 같다.

    금융공학, 파이썬 개발자.
    이 둘 중 하나라도 해당하면 추천!


    조금 더 자세히 설명하자면 이 책은 크게 네 부분으로 이뤄져있다.

    사용하는 라이브러리, 금융 공학, 알고리즘 등 설명 - 40%
    파이썬 코드 - 30%
    위 코드에 대한 설명 - 20%
    위 코드의 결과(IMAGE 등) - 10%

    각 챕터별로 그 주제에 맞게 사용할 라이브러리의 사용법, 알고리즘에 대한 간략한 설명 등을 설명하고, 이에 대한 수식을 보여준 뒤 파이썬 코드로 구현한다.

    다른 책들과 가장 다른 점은 이렇게 구현한 코드를 이후의 줄글로 길게 설명하는 것이 아닌, 각 코드 라인별로 번호를 메기고, 이를 하나하나 설명함으로써 무척이나 쉽게 이해할 수 있도록 한다는 것이다.

    또한 금융공학적인 내용을 하나하나 자세히 설명하지는 않지만 이에 대한 정의와 간단한 설명을 바탕으로 금융 분석을 해보고 싶거나, 해당 분야에 대한 역량 확보를 원하는 이들에겐 더할 나위 없이 좋은 바이블이 될 수 있을 것 같다.

    다만 금융공학에 대한 지식이 없다면 이 책에 담겨진 여러 최적화 방법, 알고리즘 구현 등만이 유용할 수 있기에 다소 가치가 떨어질 수 있다.

     

     


     

    03. 이 책의 장/단점

    파트, 챕터 구성

    이 책은 꽤나 어려웠다.

    특히 적어도 60% 정도는 차지하는 금융공학과 관련된 내용은 이를 전공하지 않았거나 공부하지 않은 사람들에게는 어려울 수밖에 없다, 어렵다.

    파이썬에 관한 부분도 이해하기 쉽게 라인별로 번호를 메겨 설명하고 구현하고 있지만, 파이썬을 아예 접해보지 않은 사람들은 이 설명의 친절함에 대해 공감할 수 없을 것이다.

    즉, 이 책은 결코 완전한 초심자를 위한 책이 아니다.

    적어도 파이썬을 다룰 수 있고, 몇 개월은 다뤄본 적이 있어야 하며 여기서 사용되는 여러 금융 기법들에 대해 사전 공부가 이뤄져야 한다(다만 이에 대해선 나도 무지한터라 어느 정도로 공부해야 유의미한지는 모르겠다).

     

    그럼에도 불구하고, 금융공학에 대한 사전지식이 있거나 파이썬을 다뤄본 적 있다면 읽어볼 가치가 있다.

    만약 금융권으로의 이직이나 이를 위한 포트폴리오를 만들고 싶다면 강력 추천하고, 이미 일하고 있다면 아직 가지고 있지 않은 것이 아쉬울 것이다.

     


     

    04. 이 책의 구성 & 특징

    이 책의 구성은 이미 위에서 설명했던 것과 같이 네 가지로 이뤄지며 위와 같은 형태이다.

    코드의 길이는 설명하는 내용에 따라 길어지거나, 이전 코드와 이어져 연계되기에 적어도 파트별로는 하나의 파일로 정리해 실행해야 한다.

    또한 코드 설명은 라인별로 이뤄지며, 단순한 방법론뿐 아니라 해당 코드의 문제나 성능 등에 대해서도 해설한다. 부연적인 설명은 최소화하면서도 필요한 내용을 담았음에도 거의 800 page에 달하는 내용은 잘 알지 못했던 저자에 대해서도 궁금해질 정도.

    때문에 이 책을 읽을만한 금융공학적 기반 지식이나 파이썬 유저라면 일독을 권하며, 만일 두 가지 모두에 해당하거나 금융권 취직을 원한다면 강력 추천한다.

     

     

      "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

  • [나의 한줄 추천사]

    파이썬의 기본부터 책에서 나와서 설명해주면서 "금융 분석" 마스터가 되기 위한 "금융 데이터 과학 부터 파생상품 분석" 까지 처음부터 끝까지 이해할수 있도록 코드와 함께 제공해준다.

    [책 추천 이유]

    책 겉표지에도 나와 있지만 "파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현" 까지의 금융분석의 끝판왕이다. 책 페이지가 796 페이지가 넘는다.

    [내가 찾고자 했던 질문들]

    1. 알고리즘 트레이딩을 어떻게 하는가?

    - "알고리즘 트레이딩 전략"은 사람의 간섭 없이 알고리즘을 기반으로 매수, 매도 혹은 중립포지션을 취하도록 설계된 모든 종류의 금융 매매 전략을 말한다. 전략을 짜기 위한 방법으로 단순 이동평균, 랜덤워크 가설, 선형 회귀분석, 클러스터링, 빈도주의 방법론, 분류 알고리즘, DNN 방법이 있다.

    2. 옵션, 파생상품 가격결정 및 위험관리는 어떻게 하는가?

    - 모형화, 시뮬레이션, 가치평가, 위험관리, 최종 활용을 할수 있다. 모형의 기본은 난수 발생 시켜 '몬테카를로 시뮬레이션'을 만든다.이 모형을 기반하여 유러피안 옵션(특별히 정해진 날짜에만 행사 가능한 옵션)과 아메리칸 옵션(미리 정해진 기간 동안 항상 행사가 가능한 옵션)의 가치를 수치적으로 계산할 수 있다.

    3. 금융 시계열 분석은 어떻게 하는가?

    - 금융 시계열 데이터는 날짜나 시간으로 인덱스 되어 있다. 시간의 중요 요소로 고려하지 않는 금융 분야는 존재하지 않는다. 이동 평균(moving average), 상관관계 분석, 고빈도 데이터 Tick 을 분석한다.

    4. 예제를 가지고 좀더 빠르게 접근하고 쉽다면?

    https://github.com/yhilpisch/py4fi2nd

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

  • 파이썬을 활용한 금융 분석(2판)_02.png

     

     

    이 책은 이름에서도 알수 있듯이 파이썬을 이용해서 파이썬에서 제공하는 다양한 패키지들을 이용하는 보다 편리하게 금융 데이터를 분석하고, 자동으로 매매까지 가능하도록 하는 머신러닝이나 퀀트 분석에 대해서 설명을 하고 있다. 

     

     

     

    학습을 하기 위해서 파이썬에 대한 다뤄보거나 기본적인 문법을 알고 있다면 조금은 도움이 되나, 교재에서 사용하는 패키지들에 대해서 자세히 설명해주고 있고, 이러한 패키지들만 잘 사용하면 따라하는데 전혀 문제 없기 때문에, 책을 보기 기 위해서 따로 파이썬에 대해서 공부할 필요 까지는 없으며, 교재의 파트2에서 교재를 가지고 학습하는데 필요한 파이썬 문법에 대한 부분도 포함이 되어 있으니 따로 공부할 필요는 없다.

     

     

     

    교재에서는 금융에 대한 기초적인 부분은 따로 설명을 하고 있지 않기 때문에 파이썬 보다는 금융에 대한 기본적인 이해가 있으면 따라하기 어렵지 않으나, 그렇지 않다고 하더라도 각각의 실행코드 마다 아래에 따로 하나씩 설명을 해주고 있기 때문에 차근차근 따라하면 이해가 가능하다.

     

     

     

    실습은 주피터 노트북으로 상요하면 되며, 따로 PC에 설치할 필요 없이, 구글에서 제공하는 구글 코랩(Google Colaboratory)에서 대부분 실습이 가능하기 때문에 따로 설치할 필요 없이 구글코랩(https://colab.research.google.com/) 사이트에 브라우저에서 접속을 해서 무료로 사용하면 된다.

     

     

     

     

     

    파이썬을 활용한 금융 분석(2판)_04.png

     

    이 책에서는 데이터 분석을 위해서 고성능의 수치계산을 위해 제작된 NumPy(Numerical Python)와, 테이블 데이터를 중심으로 데이터를 분석하는 라이브러리인 Pandas를 사용하며, 시각화를 제공하는 matplotlib, plotly 라이브러리를 통해서 그래프로 결과들을 확인할수 있는 방법등을 다양하게 학습할수 있다.

     

     

     

    또한 FXCM 플랫폼을 사용하여 다양한 환율 관련 틱데이터를 받아서 과거의 데이터를 분석하고, 외환 주문및 게좌관리를 할수 있는 방법들에 대해서도 실제로 학습해 볼수 있어서, 외환이나 미국주식등 퀀트 투자에 대해서 관심 있는 분들에게도 많은 다움이 될거 같다.

     

     

     

    다만 퀀트분석모형을 통해서 국내 주식투자를 하고자 하는 분들에게는 기본적인 금융이나 퀀트분석에 대하서 이 책을 통해서 공부를 할수 있으며, 실제 국내 주식투자에 대한 것은 다른 한빛미디어에서 출간된 책들을 참고 하셔야 한다.

     

     

     

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

     

     

    • 찐 전문가가 쓰고
    • 찐 전문가가 번역한
    • 찐 파이썬 금융 분석 책

    파이썬 기본부터 다질 수 있는 책

    금융 데이터 분석을 다루면 파이썬 데이터 분석 도구인 판다스를 제대로 배울 수 있다. 지난 해 파이썬 증권 데이터 분석 강의를 만들면서 시중에 나와있는 파이썬 금융 분석 책들을 여러 권 봤는데 그 중에서도 손꼽을 만큼 잘 정리된 책이었다.

    출판된지 시간이 제법 지났음에도 기본적인 내용을 담고 있어서 기초를 쌓는데 도움이 되었다. 또, 파이썬 기초부터 넘파이, 판다스, 맷플롯립과 같은 라이브러리의 기초 사용법부터 다루기 때문에 데이터 분석 입문자도 볼 수 있는 책이다.

    확률, 통계는 금융 실무 예제를 통해

    그리고 확률, 통계도 직접 금융데이터에 적용해 보면서 배우기 때문에 이론적인 내용뿐만 아니라 현실세계에 어떻게 적용되지는 실전 예제를 통해서 익혀볼 수 있었다.

    분량도 제법 많고 뒷부분으로 갈 수록 난이도가 올라가지만 파이썬 데이터 분석을 학습하며 사전처럼 두고 찾아보기에 적당한 책이다. 두께도 사전처럼 제법 된다.

    찐 전문가가 쓰고 찐 전문가가 번역한 책

    데이터 분석을 배우는 사람이라면 한 번쯤은 이 책을 번역한 분의 데이터사이언스스쿨 사이트를 통해 도움을 받았을 것이다. 나 또한 데이터사이언스스쿨 페이지를 통해 도움을 많이 받을 수 있고 실제 현역으로 금융시스템을 개발하고 있는 분이기도 하다. 이 책을 쓴 저자 이브힐피시 또한 이 책 외에도 다양한 금융 서적을 집필하였으며 실제 금융전문가로 일하고 있다.

    얼마 전까지만 해도 전문 금융 분석가나 했던 일

    얼마 전까지만 해도 전문 금융 분석가나 했던 일을 파이썬의 풍부한 생태계를 통해 지수 데이터를 구해 다양한 벡테스팅까지 구현할 수 있다. 나 또한 금융 전문가가 아니지만 머신러닝 라이브러를 활용해 나만의 포트폴리오를 구성하거나 자동매매에 활용해 본 경험이 있다.

    금융 전문가가 아닌 입장에서 이 책은 파이썬의 데이터 과학 생태계를 통해 파이썬, 금융 분석, 데이터 분석, 알고리즘 트레이딩, 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템, 데이터 시각화, 금융 시계열, 백테스팅, 파생상품을 익혀 볼 수 있으며 금융지식도 덤으로 얻을 수 있는 책이다.

    이 리뷰는 한빛미디어의 나는 리뷰어다 이벤트를 통해 책을 제공받아 작성했습니다.​

  • 파이썬을 활용한 금융 분석 - Python for Finance

     

     

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    파이썬으로 금융 분석을 하고 싶은 입문자와 특히 파이썬 초심자에게 이 책을 추천하고 싶다.

     

    그 이유는 다음과 같다.

     

    1. 파이썬의 기초 문법/자료구조 내용을 다룰뿐만 아니라, numpy와 pandas 그리고 데이터 시각화까지 두루두루 기초를 다질 수 있다. 

    2. 시계열 데이터를 다루는 여러가지 방법을 소개하며, 금융 데이터 과학에 대해 (비전공자에게) 친절하게 설명되어있다.  

    3. 단순히 문법과 함수 사용법만 알려주는 것이 아니라, SQL 데이터베이스 상에서 입출력 작업을 하는 방법, 파이썬의 성능을 개선할 수 있는 방법을 소개하며 "금융 분석에만 초점을 두지 않는다.

     

     

    책의 구성은 `파트`라는 대분류 아래 `장`이라는 중분류로 구성이 되어있다. 

    `Part 1 파이썬과 금융`, `Part 2 파이썬 기초 정복`, `Part 3 금융 데이터 과학`, `Part 4 알고리즘 트레이딩`으로 구성되어 있으며 

    part 1 ~ 3까지는 프로그래밍 및 통계 공부를 했던 분이라면 충분히 따라갈 수 있는 내용이었지만, part 4는 매매 알고리즘이나 지수 공식같은 생소한 내용이 등장하면서 따라잡기 버거운 수준이었다.

    (혹은 알고리즘 트레이딩에 큰 관심이 없어서 그런 것 일수도 있다.)

     

     

     

    > `Part 1 파이썬과 금융`

     

     

    `1장: 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가` 임팩트 있는 첫 장이었다. 파이썬 공식 웹사이트(https://www.python.org/doc/essays/blurb/)에 있는 `What is Python?` 설명을 소개한다. 

    가장 마음에 드는 것은 `PEP20, Zen of Python`을 소개해줬다는 것이다. `import this`로 볼 수 있는 이스터에그이며, 파이썬의 철학을 담고 있다. (개인적으로 가장 마음에 드는 구절은 `Simple is better than complex`이다.) 

     

    금융 알고리즘을 구현하는데 수학적 문법이 유사한 특성 및 파이썬의 생산성 및 효율성에 대해 설명한다.

     

    `2장 : 파이썬 기반구조`에서는 파이썬 개발환경 구성에 초점을 둔다. 

    미니콘다, 도커 컨테이너, 주피터 노트북, 클라우드 등 설치 방법과 사용법에 대한 설명이 상세하게 기술되어 있다.

     

     

    > `Part 2 파이썬 기초 정복`

     

    `3장 : 자료형과 자료구조`, `4장 : Numpy를 사용한 수치 계산`,`5장 : pandas를 사용한 데이터 분석`, `6장 : 객체지향 프로그래밍`이 의외로 기대보다 탄탄한 예제로 구성되어있었다. 오랜만에 numpy, pandas를 사용해본 독자라면, 기억을 되돌리기에 충분한 분량과 설명이 담겨져 있다. 

     

     

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    설명 - 코드 - 주석 형태로 구성되어있다.

     

    > `Part 3 금융 데이터 과학`

     

    `7장 : 데이터 시각화`, `8장 : 금융 시계열`은 금융 데이터 과학에 필요한 그래프 작성법 및 시계열 데이터를 다루는 방법이 기술되어 있다. 금융 데이터는 시간에 따라 값이 변하는 시계열 데이터이고, 이 데이터를 시각화하는 것이 중요하다. (차트를 만들어 나만의 대시보드를 만드는 등, 금융 공학에서 필수적인 영역이다.) matplotlib과 plotly를 사용한 시각화 방법과 pandas를 이용한 시계열 데이터 처리에 대해 배울 수 있다.

     

    `9장 : 입출력 작업`, `10장 : 파이썬 성능 개선`에서는 기본 파이썬 입출력 작업, 텍스트 파일 읽고 쓰기, SQL 데이터베이스 작업, Excel/pytables를 이용한 입출력 방법에 대해 배운다. 아울러 파이썬에서 성능개선을 할 수 있는 몇 가지 방법(반복문 최적화, 벡터화, 알고리즘 최적화)에 대해 배운다. 

     

     

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    매개변수마다 주석을 달아주어, 이해가 쉬웠다.

     

     

    `11장 : 수학용 도구`, `12장 : 확률 과정`, `13장 : 통계 분석`에서는 금융 데이터 과학에서 사용되는 수학/통계 이론적 지식을 담고있다. 가장 피해가고 싶은 장이기도 했지만, 실제 데이터로 통계 분석을 하는 process를 따라가볼 수 있고 해당 코드 템플릿을 저장해두고 분석해본다면 추후 업무에 통계적인 자료 분석이 필요할 때 요긴하게 쓸 수 있겠다는 생각을 했다.

     

    > `Part 4 알고리즘 트레이딩`

     

    `14장 : FXCM 트레이딩 플랫폼`, `15장 : 매매전략`, `16장 : 매매 자동화` 이 세 장에서는 FXCM의 트레이딩 플랫폼 및 API를 사용해 트레이딩 전략을 배우고 실제로 매매 자동화를 구축해보는 내용이 담겨있었다. 특히 15장에서는 머신러닝을 사용하여 매매 전략 수립하는 방법에 대해 나와있는데, 해당 장의 탬플릿 코드를 사용하면 금융데이터가 아닌 다른 시계열 데이터 분석에도 유용하게 쓰일 것 같다는 생각을 했다. 회기분석, 클러스터링, 심층신경망 구축 등 머신러닝 기초 지식이 있으면 더 쉽게 이해가 되는 부분이었다. 

     

    > `Part 5 파생상품 분석`

     

    이후 등장하는 `17장 : 가치 평가 프레임워크`, `18장 : 금융 모형 시뮬레이션`, `19장 : 파생상품 가치 평가`, `20장 : 포트폴리오 가치 평가`, `21장 : 시장 기반 가치 평가`는 금린이(금융어린이)인 내가 읽기에는 어려운 장이었다. 엄청나게 어려운 수식과 용어들이 등장했으며, 코드의 길이도 길고 복잡한 편이었다. 하지만 주석과 설명이 자세히 적혀있어서 코드의 흐름은 이해되는 편이었지만, 왜 저런 방법을 사용했는지는 알아채기가 어려웠다. 이해하기 위해서는 금융관련 전공 지식이 많이 필요할 것으로 예상된다. 마치 어려운 전공책을 보는 것 같았다.

     

     

     

    이 책은 두껍다. 두꺼운만큼 많은 내용을 담고 있다. 하지만 평소 코딩과 Data Science에 관심이 많은 독자라면, `Part 3 금융 데이터 과학`까지는 재미있을 것이라고 생각한다. 특히 오랜만에 numpy, pandas를 사용한다면 그러하다. 내가 금융지식이 있었고, 알고리즘 트레이딩에 관심이 있었다면 이후에 나오는 부분도 따라갈 수 있었을 텐데.. 라는 아쉬움이 남는다. 하지만 금융 데이터 분석이라는 것이 이런 것이구나..를 느낄 수 있었다. 

     

    700 페이지가 넘는 이 책을 이해하기에는 내 소양과 독서 기간이 부족했다는 핑계를 대고 싶다. (사실 다 알고있다면, 왜 공부가 필요하겠는가?) 오늘도 나의 부족함을 느끼며 천천히 금융 공학을 공부해보려고 한다. 

     

     

    <이 리뷰는 한빛미디어 '나는 리뷰어다'로 부터 책을 지원 받아 작성되었습니다>

     

  • 파이썬을 활용한 금융분석

    최근 주식을 하게 되면서 금융에 조금 더 관심을 가지게 되었고

    리뷰어 활동 중 금융과 파이썬에 관한 책이 출판되어 흥미를 가지게 되었다

    아직 주식에 대해서 주린이 지만

    이번 기회를 통해 금융 분석에 한 발짝 다가서는 계기가 될까 해서 도전하게 되었다


    나는 자바를 주로 다뤘던 개발자이다

    그럼에도 금융 이론이나 알고리즘을 가장 빠르게 구현할 수 있고 

    관련 풍부한 라이브러리를 파이썬이 가지고 있는 것은 알고 있다

    이 책은 파이썬이 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 소개하고 있다

    이 책은 개정판이라기 보다는 업그레이드에 가깝다고 소개한다

    이전에 없던 알고리즘 트레이딩에 대한 내용이 추가 되거나

    웹기술과 곤련된 부분은 제외되기도 하였다

     

    저자도 언급하고 있지만

    이 책은 일반적인 금융 입문서는 아니다

    프로그래밍과 어느 정도 금융 지식은 가지고 있어야 한다

    만약 금융 분석의 완전 초보자라면 

    『파이썬을 활용한 금융공학 레시피』 또는

    금융 공학을 쉽게 설명하고 있는 입문서를 함께 볼 것을 권한다

    이 책은 빠르게 훑어보면서 금방 읽히는 책은 아니다

    책은 예제를 통해 쉽게 설명하면서도

    이 부분을 왜 이렇게 설명하고 있는지 어떻게 활용하는지 고민하면서 봐야 할 것이다

    책은 가볍지만 두꺼운 편으로 바이블 처럼 활용하기를 추천한다


    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

  • "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

    이 책은 DX Analytics금융분석 라이브러리 창시자인 이브 힐피시가 2014년에 초판을 발행하고 2018년말에 2판을 작성한 책을 번역한 책이다. 전 세계의 금융기관은 파이썬을 이용해서 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 패키지를 활용하고 있다. 이 책에서는 관련 모든 기초 코딩을 가르치고 있다. 특히 파생상품이나 위험분석 혹은 고성능 컴퓨팅 분야의 기초 지식들을 다루고 있다.

    주의할 점은 이 책에서는 금융 공학 이론이나 알고리즘을 설명하고 있지 않다. 그래서 여타 금융분석 책자랑은 다르게 파이썬에 관련된 내용으로 방점을 찍고 있다. 특히 매매전략과 FXCM트레이딩 플랫폼의 API를 이용한 매매자동화의 부분에 대해서는 아주 자세히 설명하고 있다.

    이 책의 장점은 파이썬을 전혀 모르는 금융 전문가가 보아도 무난히 따라할 수 있을 정도록 자세하고 친절하게 설명하고 있다는 점이다. 기본 파이썬 뿐만 아니라 다양한 라이브러리들에 대해서도 아주 자세히 설명하고 있어서 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 패키지를 활용함에 있어서 이 책 한권만 있으면 전혀 부족함이 없도록 설명하고 있다. 시계열 데이터와 실시간 고빈도 데이터의 처리 방법에 대해서도 설명하고 있다. 또한 번역하는 과정에서 어떤 버전에 환경에서 동작하는지 설명을 추가해서 다양한 라이브러리를 쓰는 데 불편함이 없다.

    이 책을 읽기 전에 선수지식으로 알고 있으면 좋을 만한 내용은 채권, 선물, 파생, 옵션 등의 금융 용어와 금융공학 수치해석 알고리즘 등이다. 약 800페이지의 분량에도 불구하고 책이 상당히 가벼워서 들고다니면서 읽기에도 매우 좋다. 이 책을 다 읽고 코드를 돌려보면 퀀트분석을 어떻게 하는지 머신러닝과 시각화를 어떻게 코딩하는지에 대해 자세히 알 수 있다. 그런 이유로 파이썬을 실전에서 어떻게 활용하는지 궁금한 사람들에게 추천한다.

     

  •  

    모두들 알겠지만, 파이썬은 굉장히 대단한 언어이다. 간결히 말해 "사용하기 편하다"라는 장점만으로 이렇게까지 커질 수 있다는 것에 놀랍다. 파이썬의 간결함은 컴퓨터 공학을 전공하지 않은 많은 사람들이 코딩에 입문하고, 자신의 분야에 사용할 수 있도록 하였으며 이와 함께 어느 언어에서도 찾아볼 수 없는 수많은 다양한 패키지들이 존재한다. 덕분에 파이썬은 소위 못하는 게 없는 언어가 되었다. 내가 주로 사용하는 분야로만 보아도 머신 러닝과 데이터 사이언스는 물론이고 웹 크롤링, 텔레그램 봇을 만들거나 귀찮고 반복적인 일을 자동화하는 데 사용하기도 한다.

    특히, 컴퓨터를 활용한 트레이딩은 굉장히 매력적이었었고 나도 한 때 빠져 있었던 분야이기도 하다. 쉽게 말하자면, 주식이나 코인을 컴퓨터가 대신해준다는 것인데, "나보다 기계가 더 잘하겠는데?"라는 생각이 들 쯔음 관심을 자동 매매에 관심을 가지게 된다. 그리고 저 생각은 감정에 휘둘리며 무지성 매매를 통한 파란불을 볼 때 주로 생각나게 된다.

    물롤 거대한 금융회사들은 오래전부터 쓰고 있었을 것인데, 우리 개인 컴퓨터가 우리가 원하는 알고리즘대로 자동 매매를 수행한다는 것이 수익을 보든 손실을 보든 매력적인 것은 분명하다. 수익을 보면 나의 실력에 감탄하며 컴퓨터를 찬양할 것이고 손실을 보면 어차피 잃을 돈이었다고 합리화가 충분히 가능하기 때문이다.

    위 책은 정말 바이블이다. 어쩌면, 지나치게 자세하다고 할 수 있다. 파이썬이라는 언어와 필요한 패키지들을 설명할 때에는 정말 언어를 아예 모르는 사람도 이해할 수 있을 정도로 설명을 해놓아 나에게는 불필요하다고 느껴졌다. 또, 퀀트 투자를 위한 여러 수학적/경제적인 지식을 전달할 때에는 자세해서 좋긴 한데, 정말 공부를 해야 하는 느낌이었다. 정말 나의 주관대로 써놓았는데, 어찌 되었건 설명이 자세한 것은 좋은 것이다. 나 같은 경우는 코딩과 자동 매매에 대해 어느 정도 지식이 있지만, 또 경제적인 지식은 단 하나도 없는 사람이라 저렇게 느낀 것이다.


    목차가 정말 길다. 내용이 참 많다는 뜻이다. 목차가 너무 길어 몇 장의 사진으로 가져와 보았다.

     

    우선 파이썬에 대해 소개하는 부분인데, 2장이나 더 있다!

     

     

    파이썬 부분은 설명이 꽤나 자세해서 사실 나도 읽어볼 만한 부분이 조금 있었다. 도커에 대한 설명과 사용법, 그리고 최근에는 자주 사용하지 않아 잊어버린 pandas의 많은 함수들은 도움이 되었다. 게다가 마지막 부분에서는 머신 러닝까지 짤막하게 다루는 것이 꽤 놀라웠다. 물론 이 부분은 4장 정도로 가볍게 훑고 가지만, 어찌 되었건 최신 트렌드를 빠르게 반영하고 있다고 느껴졌다.

     

     

     

    이제 본격적인 알고리즘 트레이딩에 대한 내용이다.

    매매 전략은 자동 매매에서 제일 핵심이라고 할 수 있다. 어차피 코딩이나 데이터 다루는 것은 부가적인 것이고 그렇게 어렵지 않은데, 좋은 매매 전략을 짜는 것은 어려우면서 수익과 직결되는 요소이기 때문이다. 그리고, 매매 전략이 참 그런 것이, 내가 만들려고 하면 내가 아는 것이 없고 인터넷에서 좀 찾아보더라도 따라서 만들거나 바로 사용할 수 없는 경우가 많다. 블로그나 유튜브의 강좌를 보려고 해도 내용이 중간에 끝나버린다거나 너무 루즈한 등.. 아무튼 여러 핑계들이 많다.

    위 책에서는 다양한 전략을 정확하고 쉽게 설명해 놓았다. 충분히 읽고 이해할 만하다고 할 수 있다. 여기서 아까 전 머신 러닝에 대해 간략하게나마 짚은 이유가 나오는데, 15.7 심층 신경망이라는 챕터가 있다. 이곳에서 실제 코드와 함께 설명을 하게 되는데, scikit-learn과 TensorFlow를 사용한다. scikit-learn이 파이썬을 활용한 머신 러닝을 정말 입문하는 사람이 다루기 쉽다는 것은 알지만, PyTorch가 없다는 점과 설명이 이곳에서도 조금 부족한 점이 아쉬웠다. 전반적으로 머신 러닝 부분은 맛보기 수준으로 들어 있는 것 같고 뭔가 넣어야 되어서 넣어놓은 느낌이 있었다. 한 가지 생각해볼 점은, 아직 머신 러닝이 그렇게 알고리즘 매매에서 주로 사용되지 않을 수는 있다는 점이다. 수학과 경제학적인 지식을 바탕으로 기존의 정교하게 설계된 여러 알고리즘들에 비해 아직 이 분야에서 인공 지능은 많이 연구가 되지 않은 것 같다.

     

     

     

    마지막 챕터는 시뮬레이션과 평가 등의 내용을 다루고 있는데, 사실 조금 어려웠다. 배경 지식이 전혀 없는 상태에서 읽기는 조금 어려운 것 같다. 물론 내용 자체가 어려워서 그렇지 설명이 부실하거나 난해한 것은 아니다.

     


    "파이썬을 활용한 금융 분석"은 컴퓨터 공학에서 굉장히 유명한 오레일리 회사에서 나온 책을 번역한 것으로 믿을 만하다고 할 수 있다. 위 책을 읽으면 일단 자동 매매를 구현할 수준이 될 수 있다. 내용은 충분히 자세하지만, 후반부의 경제학적인 내용은 원래가 어려운 편이라 자동 매매를 공부하고자 하는 의지가 있어야 할 것 같다.

     

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

     

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    최근 한 학생이 "수업에 배우는 프로그래밍을 활용해서 문과 관련된 뭔가 심화탐구할 것이 있을까요?" 라고 한 적이 있다. 그 당시 퀀트분석이니 자동 매매니 하는 다양한 프로그래밍 기법들이 생각나서 금융이랑 관련 지어서 주식분석 하는 것을 한번 해보면 어떻겠니? 라고 한 적이 있다.

    이후 maplotlib이나 seaborn을 사용하여 그래프를 그리고, 그것을 경제학적인 상황과 관련지어서 분석해보면 좋겠다 라고 몇가지 조언을 했었다.

     

    그리고 보고서를 받고 읽어보면서 슬슬 나도 관심을 가지기 시작했었다. 나름 다른 것으로 바빠서 잠시 잊고 있었지만 한빛미디어 리뷰어 활동에 이 책이 선정되어서 왔다. 

     

    솔직히 나도 주식을 하고 있지만, 초보이고, 그냥 묵혀두는 처지이긴 하지만...

     

    프로그래밍은 좀 자신있지만, 금융에 대해서는 완전 문외한 이었다. 책을 본면서 금융에 쓰이는 기술이라던지, 인공지능을 활용한 다양한 기법에 대해서 배울 수 있었고, 통계 분석에서 최적화와 베이즈 통계학에 대해서 조금은 심화되게 배울 수 있어서 좋았다. 

     

    사실 거의 절반은 파이선 관련 코딩에 대한 내용이어서, 수월하게 넘어간 것도 있지만. 수학이나, 경제학 용어는 찾아봐야 할 정도로 조금은 어려웠다. 사실 매매전략이나, 파생상품 분석이나 이런 부분은 읽어봐도 배경 지식이 없다보니 조금은 힘든게 사실 이었다. 

     

    마지막으로 알고리즘 기반의 트레이딩 프로그램을 개발하는 내용을 다루는데, 사실 많은 부분을 다루고 있다보니 어느부분을 빼고 어느부분을 더해야 할까? 하는 생각을 하면서 프로그래밍을 해야해서 시간이 좀 많이 나가긴 했지만 전반적으로 파이선 코딩을 활용하여 프로그래밍 하면서 금융 분석을 공부해 본다면 좋은 책일듯 하다.

     

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

     

  • 표지

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


    많은 사람들이 다양한 방법으로 주식투자를 하고 있다.

    나 역시도 소소하게 주식을 하고 있다.


    개인적인 투자 성향? 방법? 이라면 내려갈때 사 모으고 배당을 받는 방법으로 하고 있다.

    처음부터 1금융권 은행 이율보다 조금 나은 수준의 수익을 바라보고 시작하기도 했고,

    급변하는 차트를 바라보며 매매를 반복적으로 할 자신이 전혀 없기 때문이기도 하다.


    그래서 자동 거래 프로그램 같은걸 만들어 볼까 하는 생각을 가끔하고 있던차에 4월 리뷰 도서중에 파이썬으로 관련 프로그램을 구현하는 책들이 있어서 신청 해 보게 되었다.


    책의 전체적 내용을 살펴 보자면 먼저 금융에서 파이썬을 사용하게된 이야기부터 시작을 한다.

    이후에 파이썬의 기본적인 내용을 설명하고 다양한 분야에서 많이 사용하는 numpy, pandas 라이브러리를 설명한다.


    계속해서 시각화와 통계 등을 구현하고 SQL을 연동하여 데이터를 관리 하는 방법 등을 설명한다.

    다른 책과 좀 다른 점이 있다면 프로그래밍 언어 책치고 수학 이야기가 많다는 점이다.

    그리고 이후에 본격적으로 수학에 대한 이야기가 시작된다.

    아무래도 파이썬을 활용하여 금융데이터를 다루는 내용이 주가 되다보니 어쩔수 없는 부분인것 같다.

    특히 확률과 통계에 대해서 각각 한 챕터씩 다루고 있다.


    여기까지 대충 봤을때....'아...내가 원하던 내용보다 많이 더 들어 갔구나...' 하는 생각이 들었다.


    사실 내가 원하는건 저점 평균이하면 매수, 고점 평균 이상이면....고민? 하는 자동 거래 프로그램이었다.

    물론 만든다는 보장이 없다는 문제가 있지만...


    그리고 마지막으로 알고리즘 기반의 트레이딩 프로그램을 개발하는 내용을 다룬다.

    '그래! 이거야!' 하는 생각을 했지만 역시 내가 만들어 보려 했던것 보다 더 깊고 많은 내용을 다루고 있다.

    그래도 이거 참고해서...어차피 미국주식도 하고 있는데....동생도 자동거래 하나 만들어 달라던데...

    저점 평균이하일때 매수하는 기능부터 구현을...


    이 책에 대해서 전반적으로 얘기해 보자면 개발자로서 개발에 대한 내용은 그렇게 난이도가 있지는 않았다.

    더 한것도 많이 만들어 왔는데 뭔들....

    하지만 나의 금융에 대한 지식은 초딩 수준이 아닐까? 하는 합리적인 의심을 하게 만들기 충분했다.

    그리고 금융관련 개발하는 개발자들은...이걸 거의 대충은 다 이해를 하고 개발을 할테니...그들에게 존경을 표해야겠다.


    끝으로...이 책에 나오는 금융 관련 용어나 내용만 이해를 해도 상당히 도움이 될거 같다는 생각을 한다.

    그러니 시간을 내서 리뷰를 위한 독서가 아니라 제대로 하나하나 살펴가며 읽어보고 내가 원하는 나만에 주식 거래 플랫폼을 만들어 봐야겠다는 생각을 해본다.

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