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R고 하는 금융 분석 [핵심 금융 이론부터 고급 분석 기법까지 R로 이해하기]

  • 원서명Learning Quantitative Finance with R: Implement machine learning, time-series analysis, algorithmic trading and more (ISBN 9781786462411)
  • 지은이파람 지트(Param Jeet), 프라샨트 바츠(Prashant Vats)
  • 옮긴이홍영표, 오승훈
  • ISBN : 9791161750842
  • 30,000원
  • 2017년 11월 30일 펴냄
  • 페이퍼백 | 364쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : acorn+PACKT

책 소개

요약

최근 각광받고 있는 R 프로그래밍 언어를 사용해 금융 분석의 실전 문제를 해결하는 데 필요한 역량을 갖추고 싶은 독자들에게 도움이 될 것이다. R의 기본 개념과 금융 분석의 연관성에 대한 이해를 시작으로 R로 실제 금융 모델을 구축하는 방법을 살펴본다. 이를 통해 금융이론뿐만 아니라 구현 방법도 이해할 수 있다. 그리고 주제를 쉽게 이해하고 그 상관관계를 파악할 수 있도록 실용적인 예제를 제공한다. 또한 알고리즘 트레이딩을 위한 리스크 관리, 최적화 기법에 대해서도 살펴본다. 마지막으로 머신 러닝, 최적화, 이색 옵션, 헤징과 같은 고급 금융 분석 개념도 살펴본다.
이 책을 통해 R을 활용한 기본적인 금융 분석 모델부터 고급 기법까지 구현하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있다.

이 책에서 다루는 내용

█ R의 기본 개념과 R을 이용한 금융 분석 방법
█ R을 이용한 데이터 처리와 모델 구축
█ 통계 분석, 시계열 분석, 예측 모델링, 계량 분석 등의 다양한 분석 기법
█ 실전 예제를 통한 금융분석 모델 구축과 분석
█ 실제 사례를 통한 금융 전략 수립 방법
█ 모델 결정에 필요한 사전조사와 성능 지표
█ 머신 러닝 기반 트레이딩
█ 알고리즘 트레이딩과 다양한 최적화 방법
█ 금융 상품의 리스크 변수 제어

이 책의 대상 독자

R에 관심 있고 이를 금융 분석에 활용하고 싶은 독자들에게 가장 적합하다. 이 책은 복잡한 금융 예제를 R 코드로 설명한다. R 프로그래밍 지식이 필요조건은 아니지만 기본적인 수학적 분석 개념은 알고 있어야 한다. R을 잘 활용한다면 이 책에서 제공하는 자본시장 데이터 분석과 관련된 다양한 실전 예제를 통해 금융 분석 기법을 쉽게 이해할 수 있다.

이 책의 구성

1장, ‘R 속으로’에서는 R의 기본 명령들을 설명한다. R과 해당 패키지 설치를 시작으로 데이터 유형, 데이터프레임, 반복문을 살펴본다. 또한 함수를 작성하고 호출하는 방법과 다양한 형식의 데이터 파일을 R로 가져오는 방법도 다룬다. 1장을 통해 R에 대한 기본적인 개념을 잡을 수 있다.
2장, ‘통계 모델링’에서는 공통분포, 상관관계, 중심경향척도, 이상치 검출과 같은 탐색적 분석을 통해 데이터에 대한 이해도를 높인다. 또한 분석용 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 데이터 샘플링과 표준화/정규화에 대해 설명한다. 또한 가설검정과 파라미터 추정도 다룬다.
3장, ‘통계 분석’에서는 모든 분석의 기본인 단순 및 다중선형회귀 모델을 다룬다. 이 장에서는 ANOVA와 특징 선택도 살펴본다. 또한 웨이블릿 분석을 사용한 모델 구축에 대해서도 다룬다.
4장, ‘시계열 모델링’에서는 모델예측 작업에 기본적으로 사용되는 ts, zoo, xts로 시계열 데이터를 변환하는 예제를 살펴본다. 그런 다음 AR, ARIMA, GARCH, VGARCH 등의 다양한 예측기법을 알아보고 R에서 실행하는 방법을 예제와 함께 살펴본다.
5장, ‘알고리즘 트레이딩’에서는 모멘텀 트레이딩과 다양한 방법을 사용한 페어 트레이딩을 포함해 알고리즘 트레이딩 분야에 필요한 실전 예제를 살펴본다. 또한 CAPM, 다중요인 모델, 포트폴리오 구성도 알아본다.
6장, ‘머신 러닝 트레이딩’에서는 자본시장 데이터를 사용해 머신 러닝 알고리즘을 모델링하는 법을 살펴본다. 이때 지도와 자율학습 알고리즘도 다룬다.
7장, ‘리스크 관리’에서는 시장과 포트폴리오 리스크 측정 기법을 설명한다. 또한 VAR 계산에 사용되는 일반적인 방법을 알아본다. 그리고 신용 리스크, 사기 탐지, 바젤 규제와 같은 은행 업무와 관련된 리스크도 다룬다.
8장, ‘최적화’에서는 동적 재구성, 전진분석, 그리드 평가, 금융 분야에서의 유전 알고리즘 같은 최적화 기법을 예제와 함께 살펴본다.
9장, ‘파생상품 가격결정’에서는 파생상품 가격결정에서 R의 활용 사례를 다룬다. 이색옵션, 권 가격결정, 신용 스프레드, 신용파산스왑과 함께 바닐라 옵션 가격결정을 살펴본다.
이 장의 복잡한 내용을 이해하기 위해서는 파산상품에 대한 기본적인 이해가 필요하다.

저자/역자 소개

지은이의 말

이 책은 통계 언어인 R로 금융분석의 실용적인 예제를 설명한다. 이 책의 목적은 R을 활용한 금융분석에 관심 있는 독자들에게 지식을 전달하는 데 있다. 이 책은 기본적인 이론부터 고급 분석까지 다양한 주제를 다룬다. 특히 통계 분석, 시계열 분석, 웨이블릿 분석뿐만 아니라 이를 알고리즘 트레이딩에 응용하는 방법도 살펴본다. 또한 머신 러닝, 리스크 관리, 최적화, 옵션가격결정의 응용에 대해서도 설명한다.

지은이 소개

파람 지트(Param Jeet)

인도공과대학 마드라스 캠퍼스(Indian Institute of Technology in Madras)에서 수학 전공으로 박사학위를 받았으며 다양한 국제 학술지에 여러 편의 수학 연구 논문을 게재했다. 지난 몇 년간 분석 업계에서 근무했으며 데이터 과학자(data scientist)로서 여러 기업의 컨설팅을 수행했을 뿐만 아니라 선도적인 다국적 기업들과 작업했다.

프라샨트 바츠(Prashant Vats)

인도공과대학 뭄바이 캠퍼스(Indian Institute of Technology in Mumbai)에서 수학 전공으로 석사학위를 받았다. 10년 이상 분석 업계에서 근무했으며 데이터 과학자로서 컨설팅뿐만 아니라 여러 업종의 선도적인 다국적 기업과 작업했다.

옮긴이의 말

기술은 운명이 아니다. 우리가 운명을 만든다.
(Technology is not destiny. We shape our destiny.)
- 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)(MIT 슬론 경영대학원 교수)

4차 산업혁명에 대한 관심이 뜨겁다. 이제 인공지능이 직접 빅데이터를 수집하고 분석하여 결과를 예측해 포트폴리오를 구성하고 투자전략까지 세우는 것이 현실이 돼가고 있다. 4차 산업혁명 기술의 비약적인 발전으로 금융 산업에도 큰 변화가 일어났다. 금융분석은 이제 더이상 일부 금융업에 종사하는 전문가의 영역이 아니다. R과 같은 막강한 분석 도구를 사용하면 누구나 데이터를 쉽게 분석하고 자유롭게 활용할 수 있다. 원한다면 직접 알고리즘을 만들고 포트폴리오를 구성해 투자에 활용할 수도 있다. 퀀트(Quant)나 계량경제학(Econometrics)으로 대변되는 과거 기업의 금융분석이 개인용 PC에서도 가능한 세상이 되고 있다.
이 책은 이러한 시대의 변화 속에 탄생했다. 통계이론부터 파생상품 같은 고급분석까지 R 코드로 설명한다. 이제 기본적인 개념과 원리만 이해하면 R에서 제공하는 패키지와 함수로 원하는 분석을 쉽게 수행할 수 있다. R이라는 기술을 활용하면 난공불락처럼 느껴졌던 금융분석을 쉽고 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 이 책은 방대한 금융분석의 주요 내용을 R 코드 예제를 통해 간결하게 설명한다. 이를 위해 이 책에 설명한 모든 코드는 그 결과와 함께 별도의 파일로 제공해 독자들의 이해도를 높이고 흐름을 파악할 수 있게 했다.
4차 산업혁명 시대는 새로운 기술을 지배하는 자와 그렇지 못한 자로 구분될 것이다. 이제 R이라는 유용한 기술을 금융분석에 사용할 수 있느냐는 선택이 아니라 생존의 문제요, 성공의 열쇠다. 그 중대한 갈림길에서 이 책이 조금이나마 도움이 되길 바란다.

옮긴이 소개

홍영표

카이스트 경영대학에서 정보경영 석사과정을 졸업했으며 현재 금융회사에 재직 중이다.
저서로는 『기술, 경영을 만나다』(에이콘, 2016)가 있으며, 옮긴 책으로는 에이콘출판사에서 출간한 『아이폰&아이패드 인 액션』(2011), 『Professional iPhone and iPad Database Application Programming 한국어판』(2012), 『HTML5+CSS3+자바스크립트의 정석』(2012), 『HTML & CSS』(2012), 『The Modern Web』(2014), 『타입스크립트 디자인 패턴』(2017)과 『스프링 인 액션(제3판)』(제이펍, 2012), 『제이콥 닐슨의 모바일 사용성 컨설팅 보고서』(제이펍, 2013)가 있다.

오승훈

카이스트 경영대학에서 정보경영 석사과정을 졸업했다. 정보관리기술사이자 정보시스템 수석감리원이다. 개발자로 사회생활을 시작해 IT기획과 PI업무를 담당했다. 최근에는 정량적인 데이터 분석을 통한 기업혁신 사례에 관심이 많다. 저서로는 『기술, 경영을 만나다』(에이콘, 2016)가 있다.

목차

목차
  • 1장. R 속으로
    • R의 필요성
    • R 다운로드와 설치방법
    • 패키지 설치 방법
      • CRAN을 통한 직접 설치
      • 패키지 수동 설치
    • 데이터형
      • 벡터
      • 리스트
      • 행렬
      • 배열
      • 요인
      • 데이터프레임
    • 다른 데이터형 가져오기와 내보내기
      • CSV 파일 읽고 쓰는 방법
      • XLSX 파일 읽고 쓰는 방법
      • 웹 데이터나 온라인 데이터 소스
      • 데이터베이스
    • 코드 표현식 작성방법
      • 표현식
      • 기호와 할당
      • 키워드
      • 변수 명명
    • 함수
      • 인수 없는 함수 호출
      • 인수 있는 함수 호출
      • R 프로그램 실행방법
      • R 화면에서 저장된 파일을 실행하는 방법
      • R 스크립트를 가져와 실행하는 방법
    • 반복문
      • if 구문
      • if … else 구문
      • for 구문
      • while 구문
      • apply()
      • sapply()
    • 반복 제어문
      • break
      • next
    • 질문
    • 요약

  • 2장. 통계 모델링
    • 확률분포
      • 정규분포
      • 로그 정규분포
      • 포아송분포
      • 균등분포
      • 극단값 이론
    • 표본추출
      • 무작위 표본추출
      • 층화 표본추출
    • 통계량
      • 평균값
      • 중앙값
      • 최빈값
      • 요약
      • 적률
      • 첨도
      • 왜도
    • 상관관계
      • 자기상관관계
      • 편자기상관관계
      • 교차상관관계
    • 가설검정
      • 분산을 아는 모평균의 왼쪽꼬리검정(lower tail test)
      • 분산을 아는 모평균의 오른쪽꼬리검정(upper tail test)
      • 분산을 아는 모평균의 양측검정(two tailed test)
      • 분산을 모르는 모평균의 왼쪽꼬리검정
      • 분산을 모르는 모평균의 오른쪽꼬리검정
      • 분산을 모르는 모평균의 양측검정
    • 파라미터 추정
      • 최대 가능도 추정
      • 선형모델
    • 이상치 검출
      • 상자그림
      • LOF 알고리즘
    • 표준화
    • 정규화
    • 질문
    • 요약
  • 3장. 통계 분석
    • 단순선형회귀
      • 산포도
      • 결정계수
      • 유의성 검정
      • 선형회귀모델의 신뢰구간
      • 잔차도
      • 오차의 정규분포
    • 다중선형회귀
      • 결정계수
    • 다중공선성
    • 분산분석
    • 특징 선택
      • 관련 없는 특징 제거
    • 단계식 변수선택
      • 분류에 의한 변수선택
    • 변수 순위
    • 웨이블릿 분석
    • 고속 푸리에 변환
    • 힐버트 변환
    • 질문
    • 요약

  • 4장. 시계열 모델링
    • 일반 시계열
    • 시계열로 데이터 변환
    • zoo
      • zoo 객체 생성
      • zoo를 이용한 외부 파일 읽기
      • zoo 객체의 장점
      • zoo 객체의 단점
    • xts
      • as.xts를 이용한 xts 객체 생성
      • 직접 xts 객체 생성
    • 선형 필터
    • AR
    • MA
    • ARIMA
    • GARCH
    • EGARCH
    • VGARCH
    • DCC
    • 질문
    • 요약

  • 5장. 알고리즘 트레이딩
    • 모멘텀 트레이딩/방향성 트레이딩
      • 페어 트레이딩
    • 자본자산 가격결정 모델
    • 다중요인 모델
    • 포트폴리오 구성
    • 질문
    • 요약

  • 6장. 머신러닝 트레이딩
    • 로지스틱 회귀분석
    • 신경망심층 신경망
    • K 평균 알고리즘
    • K 최근접 이웃 알고리즘
    • 서포트 벡터 머신
    • 의사결정나무
    • 랜덤 포레스트
    • 질문
    • 요약

  • 7장. 리스크 관리
    • 시장 리스크
    • 포트폴리오 리스크
    • VaR
      • 파라미터적 VaR
      • 역사적 VaR
    • 몬테카를로 시뮬레이션
    • 헤징
    • 바젤 규제
    • 신용 리스크
    • 사기 탐지
    • 부채 관리
    • 질문
    • 요약

  • 8장. 최적화
    • 동적 재구성
      • 주기적 재조정
    • 전진분석
    • 그리드 평가
    • 유전자 알고리즘
    • 질문
    • 요약

  • 9장. 파생상품 가격결정
    • 옵션 가격 결정
      • 블랙-숄즈 모델
      • 콕스-로스-루빈스타인 모델
      • 그릭스
    • 내재 변동성
    • 채권 가격 결정
    • 신용 스프레드
    • 신용파산스왑
    • 금리 파생상품
    • 이색 옵션
    • 질문

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