파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기

이현열 · 투자서
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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.

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저자/역자

목차

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 매매

출판사 제공 책 소개

퀀트 투자를 위한 데이터 수집과 종목 선정, 포트폴리오 구성까지 이 모든 과정을 한 권에! 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. 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 있습니다! 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 다루었습니다. 마지막으로, 어떤 종목에 투자할지 선택하는 데 그치지 않고 증권사 API를 이용해 자동으로 매매 및 리밸런싱을 하는 방법까지 다루었습니다. 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 것입니다.
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