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파이썬 증권 데이터 분석
파이썬 증권 데이터 분석
  • 저자<김황후> 저
  • 출판사한빛미디어
  • 출판일2020-07-23
  • 등록일2021-04-20
보유 1, 대출 0, 예약 0, 누적대출 5, 누적예약 4

책소개

투자 기법과 프로그래밍 기술로 
자신만의 퀀트 투자 시스템을 완성하라


『파이썬 증권 데이터 분석』은 웹 스크레이핑으로 증권 데이터를 주기적으로 자동 수집, 분석, 자동 매매, 예측하는 전 과정을 파이썬으로 직접 구현한다. 그 과정에서 금융 데이터 처리 기본 라이브러리(팬더스)부터 주가 예측에 딥러닝 라이브러리(텐서플로)까지, 증권 데이터 분석에 필요한 핵심 라이브러리를 빠짐없이 다룬다. 현대 포트폴리오 이론, 볼린저 밴드, 삼중창 매매, 듀얼 모멘텀 등 투자 대가들이 사용하는 트레이딩 전략을 깊이 이해하게 될 것이다.

저자소개

삼성그룹 문서 보안 소프트웨어의 개발 리더. 모토로라 미국 본사 글로벌 소프트웨어 그룹에서 인턴 과정을 수행한 뒤, 2004년부터 삼성SDS에서 DRM 소프트웨어를 개발한다. 2013년 삼성 소프트웨어 아카데미 화이트 해커 과정에서 최우수 성적을 거두어 ‘블랙햇’과 ‘데프콘’ 콘퍼런스에 참가했다. 「커널 네이티브 API 후킹을 통한 DRM 장치 및 방법」, 「DRM 적용 콘텐츠를 선택적으로 복호화하여 전송하는 장치 및 방법」을 한국, 미국, 중국, 일본, EU 등에 특허 등록했다.

목차

PART 1 파이썬 데이터 분석 기본

CHAPTER 1 증권 데이터 분석에 앞서
1.1 주식회사 역사와 의미 
1.2 우리나라의 증권 시장 
1.3 워렌 버핏과 가치 투자 
1.4 얼마나 벌 것인가? 
1.5 퀀트 투자를 위한 파이썬 
1.6 핵심 요약 

CHAPTER 2 파이썬 프로그래밍
2.1 파이썬 특징 
2.2 파이썬 설치 
2.3 문자열과 산술연산 
2.4 반복 자료형 
2.5 변수와 함수 
2.6 모듈과 패키지 
2.7 객체지향 프로그래밍 
2.8 파일 처리 및 외부 라이브러리 활용 
2.9 핵심 요약 

CHAPTER 3 팬더스를 활용한 데이터 분석
3.1 넘파이 배열 
3.2 팬더스 시리즈 
3.3 팬더스 데이터프레임 
3.4 주식 비교하기 
3.5 최대 손실 낙폭 
3.6 회귀 분석과 상관관계 
3.7 상관계수에 따른 리스크 완화 
3.8 핵심 요약 

CHAPTER 4 웹 스크레이핑을 사용한 데이터 분석
4.1 팬더스로 상장법인 목록 읽기 
4.2 HTML 익히기 
4.3 웹에서 일별시세 구하기 
4.4 뷰티풀 수프로 일별시세 읽어오기 
4.5 OHLC와 캔들 차트 
4.6 핵심 요약 

PART 2 파이썬 데이터 분석 응용 

CHAPTER 5 시세 DB 구축 및 시세 조회 API 개발
5.1 야후 파이낸스와 네이버 금융 비교하기 
5.2 마리아디비 설치 후 접속 확인 
5.3 주식 시세를 매일 DB로 업데이트하기 
5.4 일별 시세 조회 API 
5.5 핵심 요약 

CHAPTER 6 트레이딩 전략과 구현
6.1 현대 포트폴리오 이론 
6.2 샤프 지수와 포트폴리오 최적화 
6.3 볼린저 밴드 지표 
6.4 볼린저 밴드 매매기법 
6.5 심리투자 법칙 
6.6 삼중창 매매 시스템 
6.7 듀얼 모멘텀 투자 
6.8 핵심 요약 

CHAPTER 7 장고 웹 서버 구축 및 자동화
7.1 장고 웹 프레임워크 
7.2 Hello Django 애플리케이션 
7.3 장고 인덱스 페이지 
7.4 웹으로 계좌 잔고 확인하기 
7.5 슬랙으로 알림 메시지 보내기 
7.6 백트레이더를 활용한 백테스트 
7.7 핵심 요약 

CHAPTER 8 변동성 돌파 전략과 자동매매
8.1 래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략 
8.2 크레온 플러스 API 
8.3 주가 및 계좌 정보 조회 
8.4 ETF 매수/매도 
8.5 메인 로직과 작업 스케줄러 등록 
8.6 핵심 요약 

CHAPTER 9 딥러닝을 이용한 주가 예측 
9.1 인공지능 
9.2 텐서플로 기초 
9.3 선형 회귀 문제 
9.4 RNN을 이용한 주가 예측 
9.5 핵심 요약 
참고 문헌