퀀트 투자를 위한 데이터 수집과 종목 선정, 포트폴리오 구성까지 이 모든 과정을 한 권에!
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출판사 제이펍
저작권사 (없음)
원서명 (없음)
도서명 파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기
부 제 파이썬 기초, 데이터 크롤링 및 분석, 퀀트 전략을 활용한 투자 종목 선정까지!
지은이 이현열
옮긴이 (없음)
감수자 (없음)
시리즈 (없음)
출판일 2023년 2월 17일
페이지 500쪽
판 형 46배판(188*257*24)
제 본 무선(soft cover)
정 가 30,000원
ISBN 979-11-92469-82-9 (93000)
키워드 Python / 주식 / 퀀트투자 / 크롤링 / 금융 데이터 / 주식투자 / 트레이딩 / 백테스팅 / 리밸런싱
분 야 프로그래밍 / 파이썬 / 퀀트
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도서 소개
주식 데이터를 수집하는 방법부터 퀀트 전략을 이용한 종목 선정과 증권사 API를 이용한 자동 매매 및 리밸런싱 방법까지 실제 퀀트가 쓴 유일한 책!
프로그래밍을 이용하면 일반 투자자도 얼마든지 금융 데이터를 수집하여 포트폴리오를 구성할 수 있다!
국내 주식 데이터만 아니라 전 세계 모든 주식의 데이터를 수집하는 방법도 다루며, 또한 퀀트 전략을 이용한 종목 선정뿐만 아니라, 기술적 지표를 이용한 트레이딩 방법과 백테스트도 다루었다. 마지막으로, 어떤 종목에 투자할지 선택하는 데 그치지 않고 증권사 API를 이용해 자동으로 매매 및 리밸런싱을 하는 방법까지 다루었다.
실제 전문 투자자들이 사용하는 기술들도 포함해서 독자분들도 파이썬을 이용한 금융 데이터 수집 및 처리, 퀀트 모델 개발, 포트폴리오 분석 및 자동매매 등을 할 수 있을 것이다.
“기존의 《R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》는 국내 주식 데이터만을 수집하던 것에 그쳤던 반면, 이번에는 전 세계 모든 주식의 데이터를 수집하는 방법도 다루었습니다. 또한 퀀트 전략을 이용한 종목 선정뿐만 아니라, 기술적 지표를 이용한 트레이딩 방법과 백테스트도 다루었습니다. 마지막으로, 어떤 종목에 투자할지 선택하는 데 그치지 않고 증권사 API를 이용해 자동으로 매매 및 리밸런싱을 하는 방법까지 다루었습니다...
후배들에게 몇 년에 걸쳐 배워야 하는 퀀트 투자 프로세스를 단계별로 알려 준다는 마음으로 책을 썼습니다. 퀀트 투자를 시작하는 여러분들에게 좋은 길잡이가 되었으면 좋겠습니다. 험난한 투자의 세상에서 데이터를 이용한 객관적이고 장기적인 투자로 성공하시길 기원합니다.”
___ 머리말 중에서
■ 저자가 직접 설명하는 《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》 소개 영상도 확인해 보세요.
지은이 소개
이현열
한양대학교에서 경영학을 전공하고, 카이스트 대학원에서 금융공학 석사 학위를 취득한 후 한양대학교 재무금융 박사 과정을 수료했다. 국내 증권사, 운용사, 보험사를 거치며 각각 주식 운용, 퀀트 포트폴리오 매니저, 데이터 분석 업무를 경험했고, 현재는 데이터 기술 기반의 핀테크 기업인 두물머리에서 데이터 분석 및 퀀트 업무를 담당하고 있다. 또한 한양대학교 겸임교수로서 데이터 분석과 퀀트 관련 수업을 맡고 있다.
지은 책으로는 《스마트베타》(2017), 《R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》(2019), 《감으로 하는 투자 데이터로 하는 투자》(2022)가 있으며, 번역한 책으로는 《효율적으로 비효율적인 시장》(2021)이 있다.
차례
머리말 xi
이 책에 대하여 xii
추천사 xiv
PART I 퀀트와 프로그래밍 기초 배워 보기
CHAPTER 1 퀀트에 대해 알아보기 3
1.1 퀀트 투자의 핵심 재료, 데이터 4
1.2 퀀트 투자에 프로그래밍이 필요한 이유 4
1.3 최고의 인기 언어, 파이썬 5
1.4 데이터 관리의 표준, SQL 6
CHAPTER 2 파이썬 기초 배워 보기 8
2.1 상수와 변수 8
2.2 데이터 타입 9
2.3 제어문 30
2.4 함수 39
2.5 패키지 사용하기 41
CHAPTER 3 데이터 분석 배워 보기 48
3.1 시리즈 48
3.2 데이터프레임 52
3.3 데이터 불러오기 및 저장하기 60
3.4 데이터 요약 정보 및 통곗값 살펴보기 62
3.5 결측치 처리하기 67
3.6 인덱스 다루기 72
3.7 필터링 74
3.8 새로운 열 만들기 78
3.9 데이터프레임 합치기 80
3.10 데이터 재구조화 88
3.11 데이터프레임에 함수 적용하기 93
3.12 그룹 연산하기 96
3.13 시계열 데이터 다루기 103
CHAPTER 4 데이터 시각화 배워 보기 110
4.1 그래프의 구성 요소 110
4.2 matplotlib 패키지를 이용한 시각화 111
4.3 pandas 패키지를 이용한 시각화 117
4.4 seaborn 패키지를 이용한 시각화 121
CHAPTER 5 SQL 기초 배워 보기 128
5.1 데이터베이스와 테이블 만들기 128
5.2 SQL 기초 구문 익히기 133
5.3 연산자 135
5.4 집약 함수 137
5.5 그룹화와 정렬 139
5.6 뷰와 서브쿼리 141
5.7 함수, 술어와 case 식 144
5.8 테이블의 집합과 결합 151
5.9 SQL 고급 처리 156
CHAPTER 6 파이썬에서 SQL 연결하기 161
6.1 파이썬에서 SQL DB에 접속하기 161
6.2 pandas를 이용한 데이터 읽기 및 쓰기 163
6.3 upsert 기능 구현하기 165
PART II 크롤링을 이용한 데이터 수집
CHAPTER 7 크롤링을 위한 웹 기본 지식 173
7.1 인코딩에 대한 이해 173
7.2 웹의 동작 방식 175
7.3 HTML과 CSS 176
CHAPTER 8 정적 크롤링 실습 187
8.1 GET과 POST 방식 이해하기 187
8.2 크롤링 예제 190
CHAPTER 9 동적 크롤링과 정규 표현식 204
9.1 동적 크롤링이란? 204
9.2 정규 표현식 216
CHAPTER 10 국내 주식 데이터 수집 223
10.1 최근 영업일 기준 데이터 받기 223
10.2 한국거래소의 업종분류 현황 및 개별지표 크롤링 224
10.3 WICS 기준 섹터 정보 크롤링 235
10.4 수정주가 크롤링 240
10.5 재무제표 크롤링 247
10.6 가치지표 계산 256
CHAPTER 11 전 세계 주식 데이터 수집 264
11.1 유료 데이터 벤더 이용하기 265
11.2 티커 수집하기 270
11.3 주가 다운로드 279
11.4 재무제표 다운로드 283
CHAPTER 12 투자 참고용 데이터 수집 288
12.1 DART의 Open API를 이용한 데이터 수집하기 288
12.2 FRED 데이터 다운로드 297
12.3 Fear & Greed Index 301
PART III 포트폴리오 구성, 백테스트 및 매매하기
CHAPTER 13 퀀트 전략을 이용한 종목 선정 307
13.1 팩터 이해하기 308
13.2 베타 이해하기 308
13.3 밸류 전략 312
13.4 모멘텀 전략 322
13.5 퀄리티 전략 331
13.6 마법 공식 337
13.7 섹터 중립 포트폴리오 346
13.8 이상치 데이터 처리 및 팩터의 결합 349
13.9 멀티팩터 포트폴리오 354
CHAPTER 14 포트폴리오 구성 전략 367
14.1 수익률 계산 및 상관관계 확인하기 368
14.2 최대샤프지수 포트폴리오 369
14.3 최소분산 포트폴리오 372
14.4 위험균형 포트폴리오 380
CHAPTER 15 트레이딩을 위한 기술적 지표 385
15.1 TA-Lib 패키지 설치하기 385
15.2 이동평균 387
15.3 상대강도지수 389
15.4 볼린저 밴드 391
CHAPTER 16 백테스팅 시뮬레이션 393
16.1 bt 패키지 394
16.2 정적 자산배분: 올웨더 포트폴리오 401
16.3 동적 자산배분 403
16.4 추세추종 전략 백테스트 407
16.5 평균회귀 전략 백테스트 415
16.6 bt 패키지의 함수 419
CHAPTER 17 증권사 API 연결과 매매하기 421
17.1 모의투자 및 API 서비스 신청하기 423
17.2 접근 토큰 및 해시키 발급받기 427
17.3 주식 현재가 시세 조회하기 429
17.4 주식 주문하기 430
17.5 주식 잔고조회 436
17.6 스케줄링 438
17.7 포트폴리오 리밸런싱 441
APPENDIXA 파이썬 다운로드 및 설치하기 460
아나콘다 설치하기 460
스파이더 사용하기 465
APPENDIXB SQL 다운로드 및 설치하기 467
찾아보기 482
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