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금융 빅데이터 분석하기

초대형 투자은행과 헤지 펀드를 비롯한 금융업계는 빠른 속도로 트레이딩 시스템과 위험 관리 시스템 개발 언어로 파이썬을 채택하고 있다. 이 책은 개발자들과 퀀트 애널리스트들이 파이썬을 시작하고 파이썬을 활용하여 중요한 금융 분석 업무를 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드 북이다.

저자 이브 힐피시는 실무 예제와 현실적인 대규모 케이스 스터디를 통해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 파생상품 및 위험 분석 프레임워크를 개발할 수 있는 방법을 설명한다. 책의 대부분은 IPython 노트북을 사용하였다.

44쪽 이후 구글에서 데이터를 가져오는 코드는 구글 자체에서 서비스를 종료하여 더이상 동작하지 않습니다. 현재 우회방법은 존재하지 않습니다. 다만 이는 책 전체가 아니라 해당 챕터의 일부 코드에만 영향을 미칩니다.

 PART I 파이썬과 금융

CHAPTER 1 왜 금융 분석에 파이썬을 사용하는가

    1-1 파이썬이란 무엇인가

    1-2 금융에서 쓰이는 기술

    1-3 금융공학을 위한 파이썬

    1-4 결론

    1-5 참고 서적 및 주석

CHAPTER 2 하부 구조와 툴

    2-1 파이썬 설치

    2-2 파이썬 툴

    2-3 결론

    2-4 참고 문헌

CHAPTER 3 입문용 예제

    3-1 내재 변동성 계산

    3-2 몬테카를로 시뮬레이션

    3-3 기술적 분석

    3-4 결론

    3-5 참고 문헌

PART II 금융 분석과 개발

CHAPTER 4 자료형과 자료구조

    4-1 기본 자료형

    4-2 기본 자료구조

    4-3 NumPy 자료구조

    4-4 코드 벡터화

    4-5 결론

    4-6 참고 문헌

CHAPTER 5 데이터 시각화

    5-1 2차원 플롯

    5-2 금융 관련 플롯

    5-3 3차원 플롯

    5-4 결론

    5-5 참고 문헌

CHAPTER 6 금융 시계열

    6-1 pandas 기초

    6-2 금융 자료

    6-3 회귀분석

    6-4 고빈도 자료

    6-5 결론

    6-6 참고 문헌

CHAPTER 7 입출력 작업

    7-1 기본 파이썬 입출력

    7-2 pandas를 사용한 입출력

    7-3 PyTables를 이용한 고속 입출력

    7-4 결론

    7-5 참고 문헌

CHAPTER 8 파이썬 성능 개선

    8-1 파이썬 패러다임과 성능

    8-2 메모리 배치와 성능

    8-3 병렬 컴퓨팅

    8-4 멀티프로세싱

    8-5 동적 컴파일

    8-6 Cython을 이용한 정적 컴파일

    8-7 GPU에서 난수 생성하기

    8-8 결론

    8-9 참고 문헌

CHAPTER 9 수학용 도구

    9-1 근사화

    9-2 최적화

    9-3 정적분

    9-4 심볼릭 연산

    9-5 결론

    9-6 참고 문헌

CHAPTER 10 확률 과정

    10-1 난수 생성

    10-2 시뮬레이션

    10-3 가치 평가

    10-4 위험 측도

    10-5 결론

    10-6 참고 문헌

CHAPTER 11 통계 분석

    11-1 정규성 검정

    11-2 포트폴리오 최적화

    11-3 주성분 분석

    11-4 베이즈 회귀

    11-5 결론

    11-6 참고 문헌

CHAPTER 12 마이크로소프트 엑셀 연동

    12-1 기본적인 스프레드시트 연동

    12-2 파이썬으로 엑셀 스크립트 작성

    12-3 xlwings 소개

    12-4 결론

    12-5 참고 문헌

CHAPTER 13 객체지향과 그래픽 유저 인터페이스

    13-1 객체지향

    13-2 그래픽 유저 인터페이스

    13-3 결론

    13-4 참고 문헌

CHAPTER 14 웹 통합

    14-1 웹 기초

    14-2 웹 플롯팅

    14-3 빠른 웹 애플리케이션 개발

    14-4 웹 서비스

    14-5 결론

    14-6 참고 문헌

PART III 파생상품 분석 라이브러리

CHAPTER 15 가치 평가 프레임워크

    15-1 자산 가격결정 기본 정리

    15-2 위험 중립 할인

    15-3 시장 환경

    15-4 결론

    15-5 참고 문헌

CHAPTER 16 금융 모형 시뮬레이션

    16-1 난수 생성

    16-2 일반적인 시뮬레이션 클래스

    16-3 기하 브라운 운동 모형

    16-4 점프 확산 모형

    16-5 제곱근 확산 모형

    16-6 결론

    16-7 참고 문헌

CHAPTER 17 파생상품 가치 평가

    17-1 일반적인 가치 평가 클래스

    17-2 유러피안 행사 방식

    17-3 아메리칸 행사 방식

    17-4 결론

    17-5 참고 문헌

CHAPTER 18 포트폴리오 가치 평가

    18-1 파생상품 포지션

    18-2 파생상품 포트폴리오

    18-3 결론

    18-4 참고 문헌

CHAPTER 19 변동성 옵션

    19-1 VSTOXX 데이터

    19-2 모형 캘리브레이션

    19-3 VSTOXX 아메리칸 옵션

    19-4 결론

    19-5 참고 문헌

APPENDIX A 파이썬 프로그래밍 관행

    A-1 파이썬 문법

    A-2 문서화

    A-3 유닛 테스팅

APPENDIX B 콜 옵션 클래스

APPENDIX C 날짜와 시간

    C-1 파이썬에서의 날짜와 시간

    C-2 NumPy에서의 날짜와 시간

    C-3 pandas에서의 날짜와 시간

    Index

주가 분석, 트레이딩 시스템 등으로 금융업계에 빠르게 침투하는 파이썬

이 책은 금융공학 이론이나 알고리즘을 설명하기 위한 전공 서적은 아니다. 파이썬 프로그래밍 언어가 어떤 방식으로 금융 분야에 전반적으로 활용될 수 있는지를 알려 주는 책이다. 따라서 파이썬 언어의 기초부터 금융 분석 작업의 핵심, 그리고 최종 시스템 구현까지를 모두 다루는 일종의 입문서나 쿡북에 가깝다. 금융 분야 현업 종사자나 금융공학을 공부하는 학생뿐 아니라 이 분야에 관심을 가지고 개인적으로 공부하고자 하는 독자라면 이 도서가 도움이 될 것이다.

<이 책의 내용>

• 기초 지식 : 파이썬의 자료 구조, NumPy 배열을 다루는 법, pandas를 사용한 시계열 분석, matplotlib 시각화, PyTables를 사용한 고성능 I/O 오퍼레이션, 파이썬으로 날짜 및 시간 정보를 다루는 법, 각종 파이썬 프로그래밍 관행
• 금융 관련 주제 : NumPy, SciPy, SymPy를 사용한 회귀 분석, 최적화, 확률 과정의 몬테카를로 시뮬레이션, VaR와 Credit-Value-at-Risk 계산, 정규성 검정, 평균-분산 포트폴리오 최적화, 주성분 분석 (PCA), 그리고 베이지안 회귀 분석
• 특별 주제 : 벡터화와 병렬화를 비롯한 금융 알고리즘의 파이썬 구현 성능 향상 방법, 엑셀과 파이썬을 결합하는 법, 웹 기술 기반의 금융 애플리케이션 제작법