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자신만의 주식 시스템을 개발하고 운영해 보고 싶은 독자를 위해 준비했습니다! 파이썬을 이용해 데이터를 수집, 저장, 가공, 분석하는 방법부터 리액트를 이용해 사용자의 화면까지 개발하는 방법까지 한 권에 담았다. 이 책을 차근차근 진행해 본다면 자신만의 HTS를 만들어 볼 수 있을 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 증권사(이베스트)에서 제공하는 API를 이용해 파이썬으로 거래 자동화 시스템을 개발한다.
◎ 외부로 기능을 제공하기 위한 Restful API 서버를 구현한다.
◎ 리액트를 이용해 웹과 앱에 필요한 화면을 만들어 본다.
◎ 데이터 분석에 필요한 기본적인 방법을 익히고, 퀀트 전략을 구현해 본다.

▣ 01: 주식 자동 거래 시스템 프로젝트
1.1 프로젝트 소개
1.2 프로젝트의 목표
1.3 프로젝트에 진행에 필요한 사항
1.4 책의 구성
1.5 책에서 다루지 않는 내용
1.6 개발 환경 구성
____파이썬 설치 및 가상 환경 구성
____파이썬 가상 환경 만들기
____비주얼 스튜디오 코드 설치 및 실행
1.7 통합 개발 환경(IDE) - 비주얼 스튜디오 코드

▣ 02: 프로젝트 시작하기
2.1 시스템의 구조 및 설정
____전체 시스템의 구성
____프로젝트 모듈 구성
____프로젝트 패키지 구성
2.2 프로젝트 초기 환경 설정
2.3 증권사 Open API
____이베스트 투자증권
____xingAPI 사용법

▣ 03: 데이터 수집
3.1 증권사 API 이용한 주식 정보 수집
____XASession 객체 구현
____XAQuery 객체 구현
____TR 기능 개발
3.2 공공데이터 수집
____공공데이터 사용 신청
____공공데이터 수집 개발
3.3 웹 크롤링
____크롤링의 이해
____웹 크롤러 개발
3.4 데이터 마켓
____Quandl

▣ 04: 데이터베이스를 이용한 데이터의 저장, 삭제, 업데이트, 가공
4.1 MongoDB 설치 및 개발환경 구성
____MongoDB 설치 및 서버 실행
____문서(Document), 컬렉션(Collection), 데이터베이스(Database)
____MongoDB의 저장 공간 생성
4.2 MongoDB의 기본적인 명령어
____데이터 생성(Create)
____데이터 조회(Read)
____데이터 변경(Update)
____데이터 삭제(Delete)
4.3 MongoDB의 다양한 명령어
____배열(Array) 관련 명령어
____데이터 집계(Aggregation) 관련 명령어
____텍스트 탐색(Text Search)
4.4 데이터의 가공을 지원하는 모듈
____접속 정보 설정 및 PyMongo 설치
____MongoDBHandler 클래스 구현

▣ 05: 데이터 수집 및 트레이딩
5.1 윈도우 스케줄링을 이용한 데이터 수집 실행
____스크립트 구현 및 스케줄러 등록
5.2 파이썬 스케줄러
____스케줄러 구현
5.3 트레이딩 모듈
____계좌 정보 API
____주식 주문 API
____트레이딩 모듈 구현
5.4 백테스팅
____과거 데이터 조회 API
____백테스팅을 위한 xingACE
____트레이딩 로직의 백테스팅

▣ 06: REST API 서버
6.1 서버와 앱이 통신하기 위한 RESTFul 서비스 디자인
6.2 프로젝트의 REST API 디자인
____플라스크를 활용한 REST API 서버
____주식 종목 정보 API
____주식 가격 정보 및 주문 정보 API
____API 서버의 테스트 케이스

▣ 07: 리액트를 이용한 프로젝트의 화면 구현
7.1 리액트(React)란?
____Material UI
____개발 환경 설정 및 리액트 앱 생성
____리액트 앱의 기본 구성
7.2 리액트 메인 컨셉
____컴포넌트 구성 및 렌더링
____이벤트 핸들링과 리프팅 스테이트 업
____개발 화면 디자인
7.3 프로젝트 웹 개발
____종목 검색 화면 개발

▣ 08: 데이터 가공 및 분석
8.1 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
____주피터 노트북 설치 및 실행
____주피터 노트북에서 새로운 폴더와 노트북 파일 생성
8.2 판다스(pandas)
____판다스 설치 및 샘플 데이터 준비
____판다스로 EPS, PER 데이터 구하기
8.3 회귀(Regression) 분석
____단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)
____다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)

▣ 09: 배포
9.1 서버 준비
____마이크로소프트 에저(Azure)에서 서버 생성
9.2 MongoDB 서버
____배포 전 준비
9.3 REST API 서버의 배포
____에저 웹앱 배포
9.4 리액트 애플리케이션 배포
____리액트 앱 빌드
____http-server에 리액트 앱 배포
____에저에서 리액트 앱 배포

▣ 10: 퀀트 전략
10.1 NCAV 전략
____NCAV 전략의 구현
10.2 GP/A, PBR을 이용한 퀀트전략
____판다스를 이용한 고GP/A, 저PBR 퀀트 전략의 구현

▣ 부록A: 형상 관리
A.1 형상 관리 도구의 개념
A.2 깃(Git)과 깃허브(GitHub)

▣ 부록B: 리액트의 다양한 오픈소스 프로젝트
B.1 React-bootstrap
B.2 Font Awesome

▣ 부록C: 비주얼 스튜디오 코드 플러그인
C.1 REST Client
C.2 React snippets