R로 하는 퀀트 트레이딩 [R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩]
- 원서명Quantitative Trading with R (ISBN 9781137354075)
- 지은이해리 조가코퓰러스(Harry Georgakopoulos)
- 옮긴이이민재
- ISBN : 9791161750651
- 33,000원
- 2017년 10월 31일 펴냄 (절판)
- 페이퍼백 | 380쪽 | 188*235mm
- 시리즈 : 데이터 과학
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책 소개
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요약
무료로 사용이 가능한 통계 분석용 프로그래밍 언어인 R을 활용해 최근 자산운용에서 널리 쓰이는 퀀트 분석을 수행하는 법을 배운다. 퀀트 투자에 필요한 통계이론과 R 사용법을 기초부터 설명해 퀀트 분석에 익숙하지 않거나 처음 R을 접하는 사람도 따라갈 수 있도록 구성했다. 실제 금융 데이터를 가지고 트렌드 팔로잉(trend following) 전략과 평균 회귀(mean reverting) 전략을 구현해봄으로써 퀀트 투자를 체험해 본다. 실무에서 투자 업무를 수행하거나 관련 분야로 진출하기를 원하는 사람에게 추천한다.
이 책의 대상 독자
실무에서 퀀트 투자 업무를 수행하거나 향후 관련 분야로 진출하고자 R과 퀀트 분석을 배우려는 독자에게 적합하다.
목차
목차
- 1장. 개요
- 목표
- 금융 시장과 금융 상품
- 트레이딩 전략
- 고빈도 매매
- 주문장
- 거래 자동화
- 데이터 구하기
- 요약
- 2장. 거래 도구
- R 언어
- R 시작
- c() 객체
- matrix() 객체
- data
- list() 객체
- new.plot() 함수 사용하기
- 함수형 프로그래밍
- R에서 함수 작성
- 분기와 반복
- 추천하는 스타일 가이드
- 상관관계 예제
- 요약
- 3장. 데이터 작업
- R로 데이터 불러오기
- R에서 패키지 설치
- 데이터의 저장과 전달
- 스프레드시트에서 데이터 추출
- 데이터베이스 접근
- dplyr 패키지
- xts 패키지 사용
- quantmod 패키지 사용
- quantmod로 그래프 그리기
- ggplot2로 그래프 그리기
- 요약
- 4장. 기초 확률 통계
- 통계란?
- 모집단과 표본 집단
- R에서 중심 극한 정리
- 비편향성과 효율성
- 확률 기초
- 확률 변수
- 확률
- 확률 분포
- 베이즈와 빈도학파 접근
- 동전 시뮬레이션
- RStan 사용
- 요약
- 5장. 중급 확률 통계
- 무작위 과정
- 주가 분포
- 정상성
- urca를 이용한 정상성 확인
- 정규성의 가정
- 상관관계
- 데이터 필터링
- R구조식
- 선형 회귀 분석의 선형성
- 변동성
- 요약
- 6장. 스프레드, 베타, 리스크
- 주식 스프레드 정의
- 보통 최소 제곱법과 전체 최소 제곱법
- 스프레드 구성
- 신호 생성과 검증
- 스프레드 거래
- 리스크 고려
- 수익 곡선에서 발견할 수 있는 추가 사항
- 전략 특성
- 요약
- 7장. Quantstrat를활용한 백테스팅
- 백테스팅 방법
- blotter와 PerformanceAnalytics
- 초기 설치
- 첫 번째 전략:단순한 추세 추종
- 첫 번째 전략 백테스팅
- 성과 평가
- 두 번째 전략: 누적 Connors RSI
- 평균 회귀 전략 평가
- 요약
- 8장. 고빈도 데이터
- 고빈도 호가
- 호가 간 도착 시간
- 유동성 국면 확인
- 마이크로 가격
- 분포와 자기 상관
- highfrequency 패키지
- 요약
- 9장. 옵션
- 옵션의 이론 가치
- 옵션의 역사
- 옵션의 가치
- 옵션 거래 데이터 살펴보기
- 내재 변동성
- 요약
- 10장. 최적화
- 동기를 유발하는 포물선
- 뉴턴법
- 무작위 대입법
- R 최적화 순서
- 곡선 맞춤 예제
- 포트폴리오 최적화
- 요약
- 11장. 속도, 테스트, 리포팅
- 실행 시간 개선
- R코드 벤치마킹
- Rcpp 솔루션
- Rinside로 C++에서 R 호출
- testthat으로 단위 테스트 작성
- knitr을 이용한 문서화
- 요약
도서 오류 신고
정오표
정오표
[p.66 : 상관관계 예제 절 1행]
과제를 세분화는 목적으로 몇 가지 도우미 함수(helper functions)를 작성할 것이다.
->
과제를 세분화하는 목적으로 몇 가지 도우미 함수(helper functions)를 작성할 것이다.
[p.181 : 본문 4행]
AAPL을 팔고 β SPY를 팔만큼
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AAPL을 사고 β x SPY를 팔만큼
[p.272 : 아래서 7행]
COBT는 오늘날에도
->
CBOT는 오늘날에도