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R로 하는 퀀트 트레이딩
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R로 하는 퀀트 트레이딩

R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩

해리 조가코퓰러스 저/이민재 | 에이콘출판사 | 2017년 10월 31일 | 원서 : Quantitative Trading with R: Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant’s Perspective 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2017년 10월 31일
쪽수,무게,크기 380쪽 | 893g | 188*235*22mm
ISBN13 9791161750651
ISBN10 1161750657

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책소개

무료로 사용이 가능한 통계 분석용 프로그래밍 언어인 R을 활용해 최근 자산 운용에서 널리 쓰이는 퀀트 분석을 수행하는 법을 배운다. 퀀트 투자에 필요한 통계 이론과 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.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 해리 조가코퓰러스

Harry Georgakopoulos 로욜라(Loyola) 대학교의 계량 금융 담당 교수이자 Blue Fire Capital, LLC의 퀀트 트레이더다. 2007년부터 일리노이 주 시카코에서 고빈도 매매 분야의 퀀트 트레이더로 일하고 있다. 이전에는 모토로라(Motorola)와 앤드류(Andrew Corp.)에서 전자공학자로 일하며 3G 모바일용 마이크로파 송수신기를 만들었고, 밀리만(Milliman)에서 퀀트 컨설턴트로 일했다. 주된 연구 분야는 선물, 주식의 고빈도 자동 매매 시스템 개발이다. 시카코 대학교에서 금융 수학 박사 학위를 받았다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 이민재

한성과학고등학교, KAIST 경영공학과를 졸업했다. 증권사 HTS, 파생 상품 거래 시스템을 개발했고, 싱가포르의 프랍 트레이딩 회사에서 외환, 상품 선물 트레이더로 일했다. 국내 투자 자문사, 사모 전문 운용사의 주식 운용 펀드매니저를 거쳐 현재 퀀티브인베스트먼트에서 퀀트 애널리스트로 일하고 있다. CFA(국제재무분석사, Chartered Financial Analyst), FRM(국제재무위험관리사, Financial Risk Manager)을 보유하고 있다.

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
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출판사 리뷰

★ 이 책의 대상 독자 ★

실무에서 퀀트 투자 업무를 수행하거나 향후 관련 분야로 진출하고자 R과 퀀트 분석을 배우려는 독자에게 적합하다.

★ 옮긴이의 말 ★

최근 몇 년간 퀀트 투자에 대한 수요가 크게 늘고 있다. 퀀트(Quant)란 계량적 분석을 뜻하는 Quantitative Analytics에서 나온 말로, 수학, 통계 지식을 갖고 대용량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 투자에 활용하는 방법을 말한다. 전통적인 투자는 개별 기업의 재무제표 분석과 경제, 산업에 대한 투자자의 직관으로 결정되기 때문에 투자 의사 결정 과정이 오래 걸린다. 반면 퀀트 투자는 미리 정해진 모델에 의해 다량의 데이터를 분석하기 때문에 빠르고 일관된 의사 결정이 가능하다. 해외의 자산운용사들은 계량 분석을 매우 중요시한다. 특히 헤지펀드 시장에서 유명한 회사들은 대부분 퀀트 기반의 운용 프로세스를 갖고 있다. 국내에서도 퀀트 분석은 스마트 베타, 로보어드바이저의 유행과 함께 점차 확대되고 있으며, 정성적 분석으로 유명한 운용사들조차 적극적으로 관련 인력을 채용 중이다.
통계 분석용 프로그래밍 언어인 R은 누구나 무료로 사용할 수 있는 오픈소스의 강점을 바탕으로 학계 및 산업에서 널리 쓰이고 있다. R에서는 이미 만들어진 다양한 패키지를 활용해 필요한 분석을 수행할 수 있고, 복잡한 연산도 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 특성 때문에 퀀트 분석에서 R은 기존 상용 프로그램을 빠르게 대체해가며 주된 분석 도구로 자리 잡았다.
이 책에서 다루는 quantmod, PerformanceAnalytics 등 퀀트 분석을 위해 만들어진 패키지를 활용하면 기관 투자가는 물론 개인 투자자도 손쉽게 금융 데이터를 분석해 투자에 적용할 수 있다. 최근 데이터 분석에서 가장 큰 화두인 머신 러닝 딥러닝 역시 R에 있는 패키지를 활용해 전문가 수준의 분석을 수행할 수 있다.
투자 성과를 측정하는 지표로 정보 비율(information ratio)이 있다. 이는 초과 성과를 낼 수 있는 운용역의 능력(investment skill)과 투자 기회(breadth) 제곱근의 곱으로 이뤄진다. 정성적 분석이 큰 수익을 내는 소수의 투자에 집중한다면 IR=IC*√N 식에서 N보다 IC에 집중한다고 볼 수 있다. 퀀트 투자는 사람이 일일이 검토할 수 없는 수많은 유니버스를 대상으로 분석을 수행할 수 있어 투자 기회 N을 높일 수 있다. 해외 투자를 포함해 다양한 자산 군으로
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