한빛미디어

목차만 약 5~6장으로 대략 680 페이지 정도의 분량으로 이론보다는 실습 위주로 금융 분석을 위한 파이썬의 기능을 소개한다. 분량이 많은 만큼 금융 분야에 전반적으로 활용가능한 다양한 예시를 다룬다. 

전체적인 학습 방향은 파이썬의 기능을 활용하여 금융데이터의 분석을 용이하게 하는 것이다. 책의 초반은 기본적인 환경설치 및 금융 데이터를 다루기 위한 자료구조와 필요한 라이브러리의 기능를 학습한다. 실습위주의 책이기 때문에 금융 분석과 관련된 상세한 이론적인 내용은 다루지 않는다. 후반부로 가면서 금융 주제로 데이터를 분석하는 것에 초점을 두고, 데이터 분석에 관련한 다양한 예제를 다룬다.

(* 원서는 2014년에 O'Reilly에서 발간된 Python for Finance 이며, 책이 번역 및 출간 된 시기가 2016년이다. 그렇다보니 번역자가 서문에 언급한대로, 동작하지 않는 몇몇 예제가 있다. )

실습을 하면서 번역자의 친절함을 느낄 수 있었다. 원서는 리눅스 환경에서 구동되는 예제를 보여주기 때문에 간혹 윈도우와 명령어가 다른 경우가 있는데, 그럴 때마다 친절하게 주석으로 윈도우용 명령어를 달아주고, 원서가 몇 년 전에 출간된 것을 고려하여 실습 예제가 다소 오래된 방식인 경우엔 더 나은 방법을 제시해준다. 목차에서도 불 수 있듯이 데이터 시각화는 물론 엑셀과 연동도 할 수 있고, 웹 관련 서비스도 구축할 수 있기 때문에 데이터 활용 측면에서 실로 활용방도가 높은 책이다. 일종의 cookbook이라 볼 수 있기에 필요한 경우 하나 하나 실습을 해보면서 분석방법을 익히기에 좋은 책이다. 

요약하자면, 예전 책인 만큼 최신 내용을 반영하지는 않았으나 금융 데이터 활용에 관련한 기본적인 실습에는 충실한 책이다.

해당 책과 유사한 주제를 다루는 책으로 [머신러닝을 이용한 알고리즘 트레이딩 시스템 개발- 안명호, 류미현 저(한빛미디어,2016)]가 있다. 또한 (본 책의 참고 서적란에도 나와있지만) 파이썬의 기초 기능들을 다루는 부분은 [파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(수정보완판)-웨스 맥키니(한빛미디어,2013)] 을 참고하면 비단 금융 뿐만 아니라 다양한 데이터 분석을 위한 활용도 측면에서 도움이 될 것이라 생각한다.

사전에 수학, 통계학적 지식을 갖춘 금융공학도 및 해당 분야에 관심있는 독자들에게 추천하는 책이다. 파이썬에 관해서 어느정도 기본기만 있다면 실습하는 데에 문제는 없을 것이다.