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금융 파이썬 완전 정복

2 판
금융 퀀트 머신러닝 융합
제임스 마 와이밍 저자(글) · 이병욱 번역
에이콘출판 · 2023년 08월 31일
10.0
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금융 파이썬 완전 정복 상세 이미지
파이썬을 활용해 금융의 여러 개념을 친절하게 설명하는 책이다. 파이썬을 활용한 금융 정보 분석이 무엇인지 설명하는 1장을 시작으로, 2장에서는 금융에서의 선형 성질이 가지는 의미를 파악하며 3장에서 비선형으로 확장한다.
4장은 옵션 가격을 책정하기 위한 여러 수치적 기법을 심도 있게 살펴보며 5장은 이자율에 관한 여러가지 모델링 기법을 설명한다. 6장은 금융의 가장 핵심이기도 한 시계열 데이터를 다루는 열 기법을 소개하며, 7장에서는 VIX(Volatility Index)를 가지고 상호작용적 금융 분석에 관한 여러 개념을 살펴본다. EURO STOXX 50 index, VSTOXX, VIX 등의 여러 지표에 대해 소개하며 S&P 500 지수와 VIX를 통해 다양한 금융 분석을 수행한다.
8장에서는 알고리듬 트레이딩을 위한 기초적 알고리듬을 공개 API를 사용해 직접 구축해 보며 평균-회귀, 추세-추종 등의 여러 알고리듬 트레이딩 기법을 소개한다. 9장은 금융의 주요 요소인 백테스팅을 소개하고 10장, 11장은 인공지능과 금융의 여러 측면을 살펴본다.

이 책의 총서 (3)

작가정보

저자(글) 제임스 마 와이밍

싱가포르에 거주하는 소프트웨어 엔지니어다. 금융 기술, 머신러닝, 데이터 과학, 컴퓨터 금융을 주로 연구하고 있으며 국채와 외환 상품, 펀드 배분에 관련된 금융 서비스 분야에서 경력을 시작했다. 파생상품에 이끌려 시카고로 옮겨간 후 시카고 무역위원회의 베테랑 트레이더들과 협력해 시장을 공략하는 고빈도, 저지연 전략을 고안했다. 미국 일리노이공과대학교 스튜어트 경영대학(Illinois Tech’s Stuart School of Business)에서 금융 석사 학위를 받았으며 난양이공대학교(Nanyang Technological University)에서 컴퓨터공학 학사 학위를 받았다.

번역 이병욱

서울과학종합대학교 디지털금융 주임교수
한국과학기술원(KAIST) 겸직교수
한국금융연수원 겸임교수
인공지능연구원(AIRI) 부사장
- 금융위원회 금융규제혁신회의 위원
- 금융위원회 법령해석심의위원회 위원
- 금융위원회 적극행정위원회 위원
- 금융위원회 가상자산 자문위원
- 금융정보분석원 “특금법 후속조치를 위한 TF” 위원
- 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원
- 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원
전) BNP 파리바 카디프 전무
전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
전) 보험넷 Founder & CEO
전) LG전자 연구원

서울과학종합대학원 AI전략경영 주임교수와 한국과학기술원 겸직교수를 맡고 있으며, 한국금융연수원 겸임교수 및 인공지능연구원의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원 전산학과 계산이론 연구실에서 공부했다. 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다.
1999년에는 전 보험사 보험료의 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다.
세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 1조 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 인공지능 연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다.
저서로는 문체부가 2023 세종도서로 선정한 『돈의 정체』(에이콘, 2021)와 함께 『비트코인과 블록체인, 탐욕이 삼켜버린 기술』(에이콘, 2018) 그리고 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)와 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 공저 『헬로, 핀테크!』(2020), 『헬로, 핀테크! - 인공지능 편』(2021)이 있다.

작가의 말

차세대 방법론을 사용해 금융 업계에서 실행되는 복잡한 재무 계산을 수행하는 방법을 안내하는 책이다. 따라서 공개 도구를 활용해 파이썬(Python) 생태계를 마스터함으로써 연구와 모델링을 성공적으로 수행하고 고급 예제를 사용해 위험을 관리하는 방법을 배우게 될 것이다.
책 전반에 걸친 작업 구현을 위해 Jupyter 노트북을 설정하는 것부터 시작한다. 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras), NumPy, SciPy, scikit-learn 등과 같은 인기 있는 라이브러리를 사용해 효율적이고 강력한 데이터 기반 금융 결정을 내리는 방법을 살펴본다. 또한 주식, 옵션, 이자율 및 파생상품 같은 개념과 계산 방법을 사용한 위험 분석을 마스터해 금융 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개한다. 이러한 기초를 통해 시계열 데이터에 대한 통계 분석을 적용하는 방법을 배우고 고빈도 데이터를 활용해 알고리듬 거래 플랫폼을 구축할 때 거래 전략을 고안하는 방법을 이해하게 된다. 이벤트 기반 백테스팅 시스템을 구현하고 성능을 측정해 거래 전략을 검증하는 방법도 다룬다. 마지막으로는 금융에 적용되는 머신러닝과 딥러닝 기술을 살펴본다.
이 책이 끝날 무렵에는 금융 산업의 다양한 패러다임에 파이썬을 적용하고 효율적인 데이터 분석을 수행하는 방법을 익힐 수 있을 것이다.

목차

  • 1부. 파이썬 시작하기

    1장. 파이썬을 사용한 금융 분석 개요
    __파이썬 구하기
    ____가상 환경 준비
    ____Jupyter 노트북 실행
    ____파이썬 기능 개선 제안서
    __Quandl 소개
    ____환경에 맞는 Quandl 설정
    __시계열 차트 도식화
    ____Quandl에서 데이터셋 가져 오기
    ____주가와 거래량 차트 도식화
    ____촛대 차트 도식화
    __시계열 데이터에 대한 금융 분석
    ____수익률 도식화
    ____누적 수익률 도식화
    ____히스토그램 도식화
    ____변동성 도식화
    ____분위수-분위수 도면
    ____복수의 시계열 데이터 다운로드
    ____상관 행렬 표시
    ____상관관계 도식화
    ____단순이동평균
    ____지수이동평균 이동
    __요약


    2부. 금융 개념

    2장. 금융에서 선형성의 중요성
    __자본 자산 가격 책정 모델과 증권시장선
    __차익 거래 가격 결정 이론 모델
    __요인 모델의 다변량 선형 회귀
    __선형 최적화
    ____Pulp 받기
    ____선형 계획법을 사용한 최대화 예제
    ____선형 프로그램의 결과
    ____정수 프로그래밍
    __행렬을 사용한 선형 방정식 해결
    __LU 분해
    __촐레스키 분해
    __QR 분해
    __다른 행렬 대수 방법으로 풀기
    ____자코비 기법
    ____가우스-자이델 기법
    __요약


    3장. 금융의 비선형성
    __비선형성 모델링
    ____비선형 모델의 예
    __근 찾기 알고리듬
    ____증분 검색
    ____이분법
    ____뉴턴 기법
    ____시컨트 기법
    ____근 찾기 기법 조합
    __SciPy의 근 찾기 구현
    ____근 찾기 스칼라 함수
    ____일반 비선형 솔버
    __요약


    4장. 옵션 가격 책정을 위한 수치적 방법
    __옵션 소개
    __이항 트리로 옵션 가격 책정
    __유럽식 옵션 가격 책정
    __StockOption 기본 클래스 작성
    ____이항 트리를 사용한 유럽식 옵션 클래스
    ____이항 트리를 사용한 미국식 옵션 클래스
    ____콕스-로스-루빈스타인 모델
    ____라이젠-라이머 트리 사용
    __무료 그릭
    ____LR 이항 트리를 사용하는 그리스인을 위한 클래스
    __옵션 가격 책정의 삼항 트리
    ____삼항 트리 옵션 가격 책정 모델의 클래스
    __옵션 가격 결정의 격자
    ____이항 격자 사용
    ____CRR 이항 격자 옵션 가격 책정 모델의 클래스
    ____삼항 격자 사용
    __옵션 가격 설정의 유한 차분
    ____명시적 기법
    ____유한 차분 기본 클래스 작성
    ____암시적 기법
    ____크랭크-니콜슨 기법
    ____특이 배리어 옵션의 가격 책정
    ____유한 차분으로 미국식 옵션 가격 책정
    __종합하기: 내재 변동성 모델링
    ____AAPL 미국식 풋 옵션의 내재 변동성
    __요약


    5장. 금리와 파생상품 모델링
    __고정-수입 증권
    __수익률 곡선
    __제로 쿠폰 채권 평가
    ____현물 금리와 제로 금리
    __수익률 곡선의 부트스트랩
    ____수익률 곡선의 부트스트랩 예
    ____수익률 곡선 부트스트랩 클래스 작성
    __선도 금리
    __만기 수익률 계산
    __채권 가격 계산
    __채권 듀레이션
    __채권 볼록성
    __단기 금리 모델링
    ____바시첵 모델
    ____콕스-인거졸-로스 모델
    ____렌들만과 바터 모델
    ____브레넨과 슈바르츠 모델
    __채권 옵션
    ____수의상환권부 채권
    ____상환청구권부 채권
    ____전환 사채
    ____우선주
    __수의상환권부 채권 옵션의 가격 책정
    ____바시첵 모델에 의한 제로 쿠폰 채권 가격 책정
    ____조기 행사 가치
    ____유한 차이에 의한 정책 반복
    ____수의상환권부 채권 가격 책정의 기타 고려 사항
    __요약


    6장. 시계열 데이터의 통계 분석
    __다우 존스 산업 평균과30개 구성 요소
    ____Quandl에서 다우 구성 요소 데이터셋 다운로드
    ____알파 밴티지
    ____알파 밴티지 API 키 얻기
    ____알파 밴티지 파이썬 래퍼 설치
    ____알파 밴티지에서 DJIA 데이터셋 다운로드
    __커널 PCA 적용
    ____고유 벡터와 고유 값 찾기
    ____PCA를 사용해 다우 인덱스재구성
    __정상성과 비정상성 시계열
    ____정상성과 비정상성
    ____정상성 확인
    ____비정상 프로세스의 유형
    ____정상성 프로세스의 유형
    __증강 딕키-풀러 검증
    __추세가 있는 시계열 분석
    __시계열을 정상성으로 만들기
    ____추세 제거
    ____차분을 사용한 추세 제거
    ____계절적 분해
    ____ADF 검정의 단점
    __시계열 예측과 예상
    ____자기 회귀 통합 이동평균
    ____그리드 검색을 통한 모델 매개변수 찾기
    ____SARIMAX 모델 적합화하기
    ____SARIMAX 모델의 예측과 예상
    __요약


    3부. 실습

    7장. VIX를 사용한 대화형 금융 분석
    __변동성 파생상품
    ____STOXX와 Eurex
    ____EURO STOXX 50 지수
    ____VSTOXX
    ____S&P 500 지수
    ____SPX 옵션
    ____VIX
    __S&P 500과 VIX의 금융 분석
    ____데이터 수집
    ____분석 수행
    ____SPX와 VIX 간의 상관관계
    __VIX 지수 계산
    ____SPX 옵션 데이터 가져오기
    ____단기와 차기 옵션 찾기
    ____필요 분 계산
    ____Calculating the forward SPX Index level
    ____필요한 선도 행사 가격 찾기
    ____행사 가격 경계 결정
    ____행사 가격별 기여도 표 만들기
    ____변동성 계산
    ____차기 옵션 계산
    ____VIX 지수 계산
    ____여러 VIX 지수 계산
    ____결과 비교
    __요약


    8장. 알고리듬 거래 플랫폼 구축
    __알고리듬 거래 소개
    ____공개 API를 사용하는 거래 플랫폼
    ____프로그래밍 언어 선택
    ____시스템 기능
    __알고리듬 거래 플랫폼 구축
    ____브로커 인터페이스 설계
    ____파이썬 라이브러리 요구 사항
    ____이벤트 기반 브로커 클래스 작성
    ____가격 이벤트 핸들러 저장하기
    ____주문 이벤트 핸들러 저장
    ____포지션 이벤트 핸들러 저장
    ____가격을 얻기 위한 추상 메서드 선언
    ____가격 스트리밍을 위한 추상 메서드 선언
    ____주문을 전송하기 위한 추상 메서드 선언
    ____브로커 클래스 구현
    __평균 회귀 알고리듬 거래 시스템 구축
    ____평균 회귀 알고리듬 설계
    ____평균 회귀 트레이더 클래스 구현하기
    ____이벤트 리스너 추가하기
    ____평균 회귀 신호 생성기 작성
    ____거래 시스템 실행
    __추세 추종 거래 플랫폼 구축
    ____추세 추종 알고리듬 설계
    ____추세 추종 트레이더 클래스 작성
    ____추세 추종 신호 생성기 작성
    ____추세 추종 거래 시스템 실행하기
    __리스크 관리를 위한 VaR
    __요약


    9장. 백테스팅 시스템 구현
    __백테스팅 소개
    ____백테스팅의 우려 사항
    ____이벤트 기반 백테스팅 시스템의 개념
    __백테스팅 시스템 설계와 구현
    ____틱 데이터를 저장하는 클래스 작성
    ____시장 데이터를 저장하는 클래스 작성
    ____시장 데이터의 소스를 생성하기 위한 클래스 작성
    ____주문 클래스 작성
    ____포지션 추적을 위한 클래스 작성
    ____추상 전략 클래스 작성
    ____평균 회귀 전략 클래스 작성
    ____모듈을 백테스팅 엔진으로 바인딩하기
    ____백테스팅 엔진 실행
    ____백테스팅 엔진의 다중 실행
    ____백테스팅 시스템 개선
    __백테스팅 모델에 대한 열 가지 고려 사항
    ____모델을 제약하는 리소스
    ____모델 평가 기준
    ____백테스팅 매개변수의 품질 평가
    ____모델 위험에 직면할 준비를 하라
    ____내표본 데이터를 사용한 백테스팅 성능
    ____백테스팅의 일반적인 함정 해결
    ____모델에 대한 상식적인 아이디어를 가지라
    ____모델의 문맥 이해
    ____올바른 데이터가 있는지 확인하라
    ____결과 데이터 마이닝
    __백테스팅에서 알고리듬에 대한 논의
    ____k-평균 클러스터링
    ____k-최근접 이웃 머신러닝 알고리듬
    ____분류와 회귀 트리 분석
    ____2k 요인 설계
    ____유전 알고리듬
    __요약


    10장. 금융을 위한 머신러닝
    __머신러닝 소개
    ____금융에서 머신러닝의 사용
    ____지도 학습과 비지도 학습
    ____지도 머신러닝의 분류와 회귀
    ____모델 과적합과 과소 적합
    ____특징 공학
    ____머신러닝을 위한 scikit-learn
    __단일 자산 회귀 모델을 사용한 가격 예측
    ____OLS에 의한 선형 회귀
    ____독립과 목표 변수 준비
    ____선형 회귀 모델 작성
    ____예측 성능 측정을 위한 위험 척도
    ____리지 회귀
    ____기타 회귀 모델
    ____결론
    __교차 자산 모멘텀 모델로 수익 예측
    ____독립 변수 준비
    ____목표 변수 준비하기
    ____다중 자산 선형 회귀 모델
    ____결정 트리의 앙상블
    __분류 기반 머신러닝으로 추세 예측
    ____목표 변수 준비
    ____여러 자산의 데이터셋을 입력 변수로 준비하기
    ____로지스틱 회귀
    ____분류 기반 예측 측정을 위한 위험 척도
    ____서포트 벡터 분류기
    ____다른 유형의 분류기
    __머신러닝 알고리듬 사용에 대한 결론
    __요약


    11장. 금융을 위한 딥러닝
    __딥러닝에 대한 간략한 소개
    ____딥러닝이란 무엇인가?
    ____인공 뉴런
    ____활성화 함수
    ____손실 함수
    ____최적기
    ____네트워크 아키텍처
    ____텐서플로와 기타 딥러닝 프레임워크
    ____텐서란 무엇인가?
    __텐서플로를 사용한 딥러닝 가격 예측 모델
    ____모델의 특징 공학
    ____요구 사항
    ____데이터셋 다운로드
    ____데이터 확장과 분할
    ____텐서플로로 인공 신경망 구축
    ____예측 값과 실제 값 도식화
    __Keras를 사용한 신용카드 결제 디폴트 예측
    ____Keras 소개
    ____Keras 설치하기
    ____데이터셋 얻기
    ____데이터 분할 및 크기 조정
    ____Keras를 사용해 5개의 은닉 계층이 있는 심층 신경망 설계
    ____모델의 성능 측정
    ____Keras 히스토리에 기록된 이벤트 표시
    __요약
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출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ 다양한 금융 문제를 나타내는 선형 및 비선형 모델 해석
◆ 다우 지수와 구성 요소에 대한 주성분 분석 수행
◆ 정상성과 비정상성 시계열 프로세스에 대한 분석, 예측, 예상
◆ 이벤트 기반 백테스팅 툴의 생성과 자신의 전략 측정
◆ 파이썬으로 고빈도 알고리듬 트레이딩 플랫폼 구축
◆ VIX 기반 전략 이해를 위해 CBOT VIX 지수를 SPX 옵션으로 복제
◆ 예측에서 회귀 기반 및 분류 기반 머신러닝 과제 수행
◆ 딥러닝 아키텍처에 텐서플로와 케라스 사용

◈ 이 책의 대상 독자 ◈
금융 전문가, 데이터 분석가 혹은 금융 업계의 소프트웨어 개발자로서 정량적 방법에 고급 파이썬 기술을 사용하는 데 관심이 있다면 이 책을 읽기에 적합하다. 스마트 머신러닝 기술을 사용해 기존 금융 애플리케이션의 기능을 확장하려는 경우에도 유용하다.


◈ 이 책의 구성 ◈
1장. ‘파이썬을 사용한 금융 분석’에서는 책을 읽기 위한 사전 준비로 개요 Jupyter 노트북을 포함한 파이썬 환경 설정을 간략히 설명한다. Jupyter 내에서 분석을 위해 도면을 사용함으로써 pandas로 시계열 분석을 수행한다.
2장. ‘금융에서 선형성의 중요성’에서는 파이썬을 사용해 선형 방정식 시스템을 풀고 정수 프로그래밍을 수행하며 포트폴리오 할당의 선형 최적화에 행렬 대수를 적용한다.
3장. ‘금융의 비선형성’에서는 정보 추출에 도움이 되는 몇 가지 방법을 살펴본다. 비선형 변동성 모델링에서 근 찾기 기법을 배운다. SciPy의 최적화 모듈에는 root와 fsolve 함수가 포함돼 있어 비선형 모델에서 근 찾기를 수행할 수 있다.
4장. ‘옵션 가격 책정을 위한 수치적 방법’에서는 옵션 평가를 위한 트리, 격자, 유한 차분 체계를 탐색한다.
5장. ‘금리와 파생상품 모델링’에서는 수익률 곡선의 부트스트래핑(bootstrapping) 프로세스에 대해 설명하고 파이썬을 사용해 금리 파생상품의 가격을 책정하는 몇 가지 단기 금리 모델을 다룬다.
6장. ‘시계열 데이터의 통계 분석’에서는 주성분을 식별하기 위한 주성분 분석을 소개한다. 딕커-풀러(Dicker-Fuller) 검정은 시계열이 고정돼 있는지 여부를 테스트하는 데 사용된다.
7장. ‘VIX를 사용한 대화형 금융 분석’에서는 변동성 지수를 설명한다. 미국 주가 지수와 VIX 데이터에 대한 분석을 수행하고 하위 지수의 옵션 가격을 사용해 주요 지수를 복제한다.
8장. ‘알고리듬 거래 플랫폼 구축’에서는 브로커 API를 사용해 평균 회귀와 추세 추종 실거래 인프라를 개발하는 단계별 접근 방식을 취한다.
9장. ‘백테스팅 시스템 구현’에서는 이벤트 기반 백테스팅 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 설명하며, 시뮬레이션된 거래 전략의 성능을 시각화해본다.
10장. ‘금융을 위한 머신러닝’에서는 머신러닝을 소개함으로써 금융 분야의 개념과 애플리케이션을 연구해본다. 또한 거래 결정을 지원하기 위해 머신러닝을 적용하는 몇 가지 실용적인 예를 살펴본다.
11장. ‘금융을 위한 딥러닝’에서는 신경망을 사용해 딥러닝 예측 모델을 구축함으로써 텐서플로와 Keras를 학습하는 실습 접근 방식을 취하도록 한다.

◈ 옮긴이의 말 ◈
금융에서 사용되는 여러 분석 기법을 파이썬을 통해 설명하는 책이다. 기초적인 개념과 이론 설명은 물론, API 사용 실습을 통해 여러 금융 지표를 분석하는 기법을 직접 구현해 볼 수 있도록 구성됐다.
파이썬을 사용하면서 보다 심도 있는 분석을 원한 금융인은 쉬운 설명과 함께 코드를 하나씩 따라가다 보면 인공지능 기법과 함께 여러 오픈 API를 사용해 금융 데이터를 취급하는 방법을 익힐 수 있다. 한편 금융에 대한 지식이 거의 없는 사람들도 이 책을 따라가다 보면 금융 데이터 분석을 위한 핵심 개념을 하나씩 이해하게 될 것이다.
전체 내용은 금융의 기본 개념의 설명부터 시작해, 하나씩 새로운 개념이 도입될 때마다 파이썬 실습을 통해 쉽게 이해할 수 있도록 구성돼 있다. 가장 쉬운 선형 기법부터 시작해 비선형으로 확장하며, 이후 장을 거듭할수록 지속적으로 추가적인 개념을 도입하고, 이를 통해 여러가지 파이썬 오픈 API를 접할 수 있도록 구성돼 있다.
금융인은 물론 비금융인도 모두 쉽게 접할 수 있는 금융 분석 입문서로 이 책을 추천한다.

기본정보

상품정보 테이블로 ISBN, 발행(출시)일자 , 쪽수, 크기, 총권수, 시리즈명, 원서(번역서)명/저자명을(를) 나타낸 표입니다.
ISBN 9791161757827
발행(출시)일자 2023년 08월 31일
쪽수 460쪽
크기
188 * 235 * 26 mm / 1202 g
총권수 1권
시리즈명
금융 퀀트 머신러닝 융합
원서(번역서)명/저자명 Mastering Python for Finance/James Ma Weiming

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이 책은 차세대 방법론을 사용해 금융 업계에서 실행되는 복잡한 재무 계산을 수행하는 방법을 안내한다.
금융 파이썬 완전 정복

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