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R로 하는 퀀트 트레이딩
R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩
$35.64
SKU
9791161750651
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| Publication Date | 2017/10/31 |
| Pages/Weight/Size | 188*235*22mm |
| ISBN | 9791161750651 |
Description
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.
Contents
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 필터링
__R구조식
__선형 회귀 분석의 선형성
__변동성
__요약
6장. 스프레드, 베타, 리스크
__주식 스프레드 정의
__보통 최소 제곱법과 전체 최소 제곱법
__스프레드 구성
__신호 생성과 검증
__스프레드 거래
__리스크 고려
__수익 곡선에서 발견할 수 있는 추가 사항
__전략 특성
__요약
7장. Quantstrat를활용한 백테스팅
__백테스팅 방법
__blotter와 PerformanceAnalytics
__초기 설치
__첫 번째 전략:단순한 추세 추종
__첫 번째 전략 백테스팅
__성과 평가
__두 번째 전략: 누적 Connors RSI
__평균 회귀 전략 평가
__요약
8장. 고빈도 데이터
__고빈도 호가
__호가 간 도착 시간
__유동성 국면 확인
__마이크로 가격
__분포와 자기 상관
__highfrequency 패키지
__요약
9장. 옵션
__옵션의 이론 가치
__옵션의 역사
__옵션의 가치
__옵션 거래 데이터 살펴보기
__내재 변동성
__요약
10장. 최적화
__동기를 유발하는 포물선
__뉴턴법
__무작위 대입법
__R 최적화 순서
__곡선 맞춤 예제
__포트폴리오 최적화
__요약
11장. 속도, 테스트, 리포팅
__실행 시간 개선
__R코드 벤치마킹
__Rcpp 솔루션
__Rinside로 C++에서 R 호출
__testthat으로 단위 테스트 작성
__knitr을 이용한 문서화
__요약
__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 필터링
__R구조식
__선형 회귀 분석의 선형성
__변동성
__요약
6장. 스프레드, 베타, 리스크
__주식 스프레드 정의
__보통 최소 제곱법과 전체 최소 제곱법
__스프레드 구성
__신호 생성과 검증
__스프레드 거래
__리스크 고려
__수익 곡선에서 발견할 수 있는 추가 사항
__전략 특성
__요약
7장. Quantstrat를활용한 백테스팅
__백테스팅 방법
__blotter와 PerformanceAnalytics
__초기 설치
__첫 번째 전략:단순한 추세 추종
__첫 번째 전략 백테스팅
__성과 평가
__두 번째 전략: 누적 Connors RSI
__평균 회귀 전략 평가
__요약
8장. 고빈도 데이터
__고빈도 호가
__호가 간 도착 시간
__유동성 국면 확인
__마이크로 가격
__분포와 자기 상관
__highfrequency 패키지
__요약
9장. 옵션
__옵션의 이론 가치
__옵션의 역사
__옵션의 가치
__옵션 거래 데이터 살펴보기
__내재 변동성
__요약
10장. 최적화
__동기를 유발하는 포물선
__뉴턴법
__무작위 대입법
__R 최적화 순서
__곡선 맞춤 예제
__포트폴리오 최적화
__요약
11장. 속도, 테스트, 리포팅
__실행 시간 개선
__R코드 벤치마킹
__Rcpp 솔루션
__Rinside로 C++에서 R 호출
__testthat으로 단위 테스트 작성
__knitr을 이용한 문서화
__요약