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손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증

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책소개

직접 퀀트 투자 전략을 구현하고 검증하면서 안전한 주식투자를 시작하세요!

《손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬》은 파이썬과 데이터 분석이 익숙하지 않은 분들도 퀀트 투자 전략을 검증하고 수립할 수 있도록 GIL's LAB(https://gils-lab.tistory.com/)에서 다룬 내용을 체계적으로 정리했습니다. 이 책을 읽고 나면 파이썬과 데이터 분석이 처음인 독자도 퀀트 전략을 검증하고 수립할 수 있으리라 자신합니다.

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 금융 데이터 분석에 꼭 필요한 파이썬 핵심 문법
◎ 파이썬을 이용한 금융 데이터 분석
◎ 웹 크롤링과 API를 이용한 금융 데이터 수집
◎ 재무제표 기반의 투자 전략 검증
◎ 평가 기반의 투자 전략 검증
◎ 차트 기반의 투자 전략 검증
◎ 기술적 지표 기반의 투자 전략 검증

목차

[1부] 파이썬 핵심 정리

▣ 1장: 파이썬 기초 문법
1.1 개발 환경 구축
___아나콘다 설치
___아나콘다 프롬프트
___주피터 노트북
1.2 변수와 자료형
___숫자형: int와 float
___문자열 자료형: str
___배열 자료형: list와 tuple
___집합 자료형: set
___사전 자료형: dictionary
___부울 자료형: bool
___요약
1.3 조건문
___기본 구조: if와 else
___비교 및 논리 연산자
___elif문
___요약
1.4 반복문
___for문
___while문
___요약
1.5 함수
___함수의 기본 구조
___기본값
___출력이 없는 함수
___lambda 함수
___요약
1.6 클래스
___클래스 기초
___생성자와 속성
___메서드
___다른 패키지와 모듈 활용의 토대
___요약
1.7 패키지와 모듈
___기본 개념
___모듈 임포트 및 함수 사용법
___패키지에 속한 모듈 불러오기
___요약
1.8 예외 처리

▣ 2장: 배열 연산 패키지: 넘파이
2.1 자료형
___리스트와 ndarray의 차이점
___ndarray 생성
___배열 구조 변경: reshape 메서드
___요약
2.2 유니버설 함수와 브로드캐스팅
___유니버설 함수
___브로드캐스팅
___요약
2.3 인덱싱과 슬라이싱
___기본 인덱싱과 슬라이싱
___리스트를 활용한 인덱싱과 슬라이싱
___부울 배열을 활용한 인덱싱과 슬라이싱
___요약
2.4 집계 함수
___합계 함수와 axis 인자
___자주 사용하는 집계 함수
___요약

▣ 3장: 데이터 핸들링 패키지: 판다스
3.1 자료형
___시리즈 생성
___시리즈 속성
___데이터프레임 생성
___데이터프레임 속성
___현실적인 데이터프레임 생성 방법
___요약
3.2 인덱싱과 슬라이싱
___인덱서: loc와 iloc
___칼럼 인덱싱과 생성
___부울 배열을 이용한 인덱싱
___요약
3.3 파일 입출력
___경로 설정 방법
___인코딩 설정: encoding
___날짜 자료형 칼럼 설정: parse_dates
___불러올 칼럼 지정: usecols
___구분자 설정: sep
___데이터 내보내기: to_csv
___요약
3.4 배열 연산
___인덱스 중심의 연산
___apply 메서드
___요약
3.5 데이터 병합
___concat 함수 기초
___concat 함수 응용: 여러 파일 불러와서 병합하기
___merge 함수
___요약
3.6 데이터 집계 및 정제
___데이터 확인
___변수 분포 확인
___데이터 통계량 확인
___조건부 연산: groupby 메서드
___결측 처리
___중복 처리
___데이터 정렬
___요약
3.7 문자열과 날짜 자료형
___문자열 자료형과 str 접근자
___날짜 자료형
___요약

▣ 4장: 데이터 시각화 패키지: 맷플롯립과 씨본
4.1 그래프 기초와 환경 설정
___매직 커맨드 설정
___그래프 제목 및 축 이름 설정
___폰트 설정
___축 범위 설정
___눈금 값 설정
___범례 설정
___그래프 크기 및 스타일 설정
___그래프 저장
___요약
4.2 다양한 그래프 그리기
___선 그래프
___산점도
___막대 그래프
___박스플롯
___히스토그램
___히트맵
___요약
4.3 판다스와 맷플롯립
___요약

[2부] 금융 데이터 수집

▣ 5장: 웹 크롤링을 이용한 데이터 수집
5.1 웹 크롤링 기초
5.2 리퀘스트와 뷰티풀수프를 이용한 크롤링
___리퀘스트 모듈
___뷰티풀수프를 이용한 파싱
___요약
5.3 [프로젝트] 증권사 리포트 수집
___웹 페이지 분석
___파이썬을 이용한 리포트 수집
___수집 대상 행 결정
___파싱 전략 수립
___단일 리포트 파싱
___한 페이지 내 모든 리포트 수집 및 정제
___전체 페이지의 데이터 수집 및 파싱
___데이터 저장
___요약
5.4 셀레니움을 이용한 크롤링
___모듈 및 드라이버 설치
___셀레니움 기초 문법
___엘리먼트 찾기: find_element와 find_elements 함수
___속성 가져오기
___요약
5.5 [프로젝트] 잡플래닛 기업 평점 수집하기
___데이터 수집 범위 정의
___웹 페이지 분석
___단일 리뷰 크롤링
___전체 리뷰 크롤링
___요약

▣ 6장: API/패키지를 이용한 데이터 수집
6.1 FinanceDataReader를 이용한 금융 데이터 수집
___패키지 설치
___주요 함수: DataReader와 StockListing
___증시 데이터 수집
___기타 금융 데이터 수집
___요약
6.2 [프로젝트] 코스피와 코스닥 전종목 주가 데이터 수집하기
___코스피 및 코스닥 종목 정보 수집
___코스피 및 코스닥 전종목 주가 데이터 수집
___요약
6.3 Open DART를 이용한 기업공시 수집
___API 인증키 발급
___패키지 설치
___객체 생성
___요약
6.4 [프로젝트] 배당 정보 수집 및 가공하기
___데이터 파싱 전략 수립
___데이터 파싱
___PER 계산
___요약
6.5 [프로젝트] 주요 재무지표 수집 및 가공하기
___데이터 파싱 전략 수립
___데이터 파싱
___주요 지표 계산
___요약

[3부] 퀀트 전략 구현 및 검증

▣ 7장: 재무제표 기반 투자 전략
7.1 데이터 정제
___주가 데이터 병합
___배당금 및 PER 데이터 병합
___요약
7.2 이익 상태
___데이터 준비
___환경 설정
___데이터 탐색 및 시각화
___동일 가중 교체 매매 방법에 따른 수익 비교
___요약
7.3 부채비율, 매출 및 이익 증가율
___데이터 준비
___환경 설정
___수익률과의 상관관계 확인
___동일 가중 교체 매매 방법에 따른 수익 비교
___요약
7.4 배당금
___환경 설정
___데이터 준비
___데이터 탐색 및 시각화
___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교
___요약
7.5 PER, ROA, ROE
___환경 설정
___데이터 준비
___수익률과 투자 지표 간 상관관계 확인
___산업군을 고려한 수익률과 투자 지표 간 상관관계 확인
___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교
___요약

▣ 8장: 평가 기반 투자 전략
8.1 증권사 리포트
___그래프 환경 설정
___데이터 정제
___적정 가격과 주가 차이 탐색
___리포트에 따른 투자 시 기대 수익률 계산
___적정 가격 관련 분석
___요약
8.2 기업 평가
___환경 설정
___데이터 준비
___주가와 기업 평점 간 관계 분석
___동일 가중 교체 매매에 따른 수익 비교
___요약

▣ 9장: 차트 기반 투자 전략
9.1 골든 크로스와 데드 크로스
___환경 설정
___데이터 준비
___골든/데드 크로스 발생 시 매매하는 전략 검증
___골든 크로스 지점에서 매수할 때의 효과 분석
___요약
9.2 정배열과 역배열
___데이터 준비
___정배열 구간에서의 기대 수익 계산
___정배열 시작 - 역배열 시작 구간에서의 기대 수익 계산
___요약
9.3 캔들 패턴
___데이터 준비 및 환경 설정
___상승장악형
___하락장악형
___적삼병
___흑삼병
___샛별형
___요약

▣ 10장: 기술적 지표 기반 투자 전략
10.1 추세 지표
___데이터 준비 및 환경 설정
___모멘텀
___방향성 지수
___엔빌롭
___요약
10.2 시장 지표
___데이터 준비 및 환경 설정
___EOM 지수
___RSI
___MFI
___요약
10.3 평균 회귀 전략
___데이터 준비 및 환경 설정
___주가 회복 비율 계산
___주가 회복률 시각화
___평균 회귀 전략 구현 및 검증
___요약

저자소개

GIL’s LAB [저] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

산업공학 박사 학위를 취득하고 국내 굴지의 대기업에서 시니어 데이터 사이언티스트로 근무하면서 시계열 데이터 분석과 머신러닝 모델링을 하고 있다. 운영 중인 블로그 GIL's LAB에 데이터 사이언스에 관한 폭넓은 주제의 글과 다양한 퀀트 실험 일지를 쓰고 있다.

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