1부. 파이썬 시작하기1장. 파이썬을 사용한 금융 분석 개요__파이썬 구하기____가상 환경 준비____Jupyter 노트북 실행____파이썬 기능 개선 제안서__Quandl 소개____환경에 맞는 Quandl 설정__시계열 차트 도식화____Quandl에서 데이터셋 가져 오기____주가와 거래량 차트 도식화____촛대 차트 도식화__시계열 데이터에 대한 금융 분석____수익률 도식화____누적 수익률 도식화____히스토그램 도식화____변동성 도식화____분위수-분위수 도면____복수의 시계열 데이터 다운로드____상관 행렬 표시____상관관계 도식화____단순이동평균____지수이동평균 이동__요약2부. 금융 개념2장. 금융에서 선형성의 중요성__자본 자산 가격 책정 모델과 증권시장선__차익 거래 가격 결정 이론 모델__요인 모델의 다변량 선형 회귀__선형 최적화____Pulp 받기____선형 계획법을 사용한 최대화 예제____선형 프로그램의 결과____정수 프로그래밍__행렬을 사용한 선형 방정식 해결__LU 분해__촐레스키 분해__QR 분해__다른 행렬 대수 방법으로 풀기____자코비 기법____가우스-자이델 기법__요약3장. 금융의 비선형성__비선형성 모델링____비선형 모델의 예__근 찾기 알고리듬____증분 검색____이분법____뉴턴 기법____시컨트 기법____근 찾기 기법 조합__SciPy의 근 찾기 구현____근 찾기 스칼라 함수____일반 비선형 솔버__요약4장. 옵션 가격 책정을 위한 수치적 방법__옵션 소개__이항 트리로 옵션 가격 책정__유럽식 옵션 가격 책정__StockOption 기본 클래스 작성____이항 트리를 사용한 유럽식 옵션 클래스____이항 트리를 사용한 미국식 옵션 클래스____콕스-로스-루빈스타인 모델____라이젠-라이머 트리 사용__무료 그릭____LR 이항 트리를 사용하는 그리스인을 위한 클래스__옵션 가격 책정의 삼항 트리____삼항 트리 옵션 가격 책정 모델의 클래스__옵션 가격 결정의 격자____이항 격자 사용____CRR 이항 격자 옵션 가격 책정 모델의 클래스____삼항 격자 사용__옵션 가격 설정의 유한 차분____명시적 기법____유한 차분 기본 클래스 작성____암시적 기법____크랭크-니콜슨 기법____특이 배리어 옵션의 가격 책정____유한 차분으로 미국식 옵션 가격 책정__종합하기: 내재 변동성 모델링____AAPL 미국식 풋 옵션의 내재 변동성__요약5장. 금리와 파생상품 모델링__고정-수입 증권__수익률 곡선__제로 쿠폰 채권 평가____현물 금리와 제로 금리__수익률 곡선의 부트스트랩____수익률 곡선의 부트스트랩 예____수익률 곡선 부트스트랩 클래스 작성__선도 금리__만기 수익률 계산__채권 가격 계산__채권 듀레이션__채권 볼록성__단기 금리 모델링____바시첵 모델____콕스-인거졸-로스 모델____렌들만과 바터 모델____브레넨과 슈바르츠 모델__채권 옵션____수의상환권부 채권____상환청구권부 채권____전환 사채____우선주__수의상환권부 채권 옵션의 가격 책정____바시첵 모델에 의한 제로 쿠폰 채권 가격 책정____조기 행사 가치____유한 차이에 의한 정책 반복____수의상환권부 채권 가격 책정의 기타 고려 사항__요약6장. 시계열 데이터의 통계 분석__다우 존스 산업 평균과30개 구성 요소____Quandl에서 다우 구성 요소 데이터셋 다운로드____알파 밴티지____알파 밴티지 API 키 얻기____알파 밴티지 파이썬 래퍼 설치____알파 밴티지에서 DJIA 데이터셋 다운로드__커널 PCA 적용____고유 벡터와 고유 값 찾기____PCA를 사용해 다우 인덱스재구성__정상성과 비정상성 시계열____정상성과 비정상성____정상성 확인____비정상 프로세스의 유형____정상성 프로세스의 유형__증강 딕키-풀러 검증__추세가 있는 시계열 분석__시계열을 정상성으로 만들기____추세 제거____차분을 사용한 추세 제거____계절적 분해____ADF 검정의 단점__시계열 예측과 예상____자기 회귀 통합 이동평균____그리드 검색을 통한 모델 매개변수 찾기____SARIMAX 모델 적합화하기____SARIMAX 모델의 예측과 예상__요약3부. 실습7장. VIX를 사용한 대화형 금융 분석__변동성 파생상품____STOXX와 Eurex____EURO STOXX 50 지수____VSTOXX____S&P 500 지수____SPX 옵션____VIX__S&P 500과 VIX의 금융 분석____데이터 수집____분석 수행____SPX와 VIX 간의 상관관계__VIX 지수 계산____SPX 옵션 데이터 가져오기____단기와 차기 옵션 찾기____필요 분 계산____Calculating the forward SPX Index level____필요한 선도 행사 가격 찾기____행사 가격 경계 결정____행사 가격별 기여도 표 만들기____변동성 계산____차기 옵션 계산____VIX 지수 계산____여러 VIX 지수 계산____결과 비교__요약8장. 알고리듬 거래 플랫폼 구축__알고리듬 거래 소개____공개 API를 사용하는 거래 플랫폼____프로그래밍 언어 선택____시스템 기능__알고리듬 거래 플랫폼 구축____브로커 인터페이스 설계____파이썬 라이브러리 요구 사항____이벤트 기반 브로커 클래스 작성____가격 이벤트 핸들러 저장하기____주문 이벤트 핸들러 저장____포지션 이벤트 핸들러 저장____가격을 얻기 위한 추상 메서드 선언____가격 스트리밍을 위한 추상 메서드 선언____주문을 전송하기 위한 추상 메서드 선언____브로커 클래스 구현__평균 회귀 알고리듬 거래 시스템 구축____평균 회귀 알고리듬 설계____평균 회귀 트레이더 클래스 구현하기____이벤트 리스너 추가하기____평균 회귀 신호 생성기 작성____거래 시스템 실행__추세 추종 거래 플랫폼 구축____추세 추종 알고리듬 설계____추세 추종 트레이더 클래스 작성____추세 추종 신호 생성기 작성____추세 추종 거래 시스템 실행하기__리스크 관리를 위한 VaR__요약9장. 백테스팅 시스템 구현__백테스팅 소개____백테스팅의 우려 사항____이벤트 기반 백테스팅 시스템의 개념__백테스팅 시스템 설계와 구현____틱 데이터를 저장하는 클래스 작성____시장 데이터를 저장하는 클래스 작성____시장 데이터의 소스를 생성하기 위한 클래스 작성____주문 클래스 작성____포지션 추적을 위한 클래스 작성____추상 전략 클래스 작성____평균 회귀 전략 클래스 작성____모듈을 백테스팅 엔진으로 바인딩하기____백테스팅 엔진 실행____백테스팅 엔진의 다중 실행____백테스팅 시스템 개선__백테스팅 모델에 대한 열 가지 고려 사항____모델을 제약하는 리소스____모델 평가 기준____백테스팅 매개변수의 품질 평가____모델 위험에 직면할 준비를 하라 ____내표본 데이터를 사용한 백테스팅 성능____백테스팅의 일반적인 함정 해결____모델에 대한 상식적인 아이디어를 가지라 ____모델의 문맥 이해____올바른 데이터가 있는지 확인하라____결과 데이터 마이닝__백테스팅에서 알고리듬에 대한 논의____k-평균 클러스터링____k-최근접 이웃 머신러닝 알고리듬____분류와 회귀 트리 분석____2k 요인 설계____유전 알고리듬__요약10장. 금융을 위한 머신러닝__머신러닝 소개____금융에서 머신러닝의 사용____지도 학습과 비지도 학습____지도 머신러닝의 분류와 회귀____모델 과적합과 과소 적합____특징 공학____머신러닝을 위한 scikit-learn__단일 자산 회귀 모델을 사용한 가격 예측____OLS에 의한 선형 회귀____독립과 목표 변수 준비____선형 회귀 모델 작성 ____예측 성능 측정을 위한 위험 척도____리지 회귀____기타 회귀 모델____결론__교차 자산 모멘텀 모델로 수익 예측____독립 변수 준비____목표 변수 준비하기____다중 자산 선형 회귀 모델____결정 트리의 앙상블__분류 기반 머신러닝으로 추세 예측____목표 변수 준비____여러 자산의 데이터셋을 입력 변수로 준비하기____로지스틱 회귀____분류 기반 예측 측정을 위한 위험 척도____서포트 벡터 분류기____다른 유형의 분류기__머신러닝 알고리듬 사용에 대한 결론__요약11장. 금융을 위한 딥러닝__딥러닝에 대한 간략한 소개____딥러닝이란 무엇인가?____인공 뉴런____활성화 함수____손실 함수____최적기____네트워크 아키텍처____텐서플로와 기타 딥러닝 프레임워크____텐서란 무엇인가?__텐서플로를 사용한 딥러닝 가격 예측 모델____모델의 특징 공학____요구 사항____데이터셋 다운로드____데이터 확장과 분할____텐서플로로 인공 신경망 구축____예측 값과 실제 값 도식화__Keras를 사용한 신용카드 결제 디폴트 예측____Keras 소개____Keras 설치하기____데이터셋 얻기____데이터 분할 및 크기 조정____Keras를 사용해 5개의 은닉 계층이 있는 심층 신경망 설계____모델의 성능 측정____Keras 히스토리에 기록된 이벤트 표시__요약찾아보기