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 up
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.
책 속에서
퀀트 투자에서 ‘퀀트’란 모형을 기반으로 금융상품의 가격을 산정하거나, 이를 바탕으로 투자하는 사람을 말한다. 퀀트(quant라는 단어가 ‘계량적’을 의미하는 퀀티터티브(quantitative의 앞 글자를 따왔음을 생각하면 쉽게 이해가 될 것이다. 일반적으로 투자자들이 산업과 기업을 분석해 가치를 매기는 정성적인 투자법과는 달리 퀀트 투자는 수학, 통계, 데이터를 기반으로 전략을 만들고 이를 바탕으로 투자하는 정량적인 투자법을 의미한다
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미국 시장의 데이터만 필요할 경우 유료 데이터 벤더를 이용하는 것도 좋은 방법이다. 미국에는 금융 데이터를 API로 제공하는 수많은 업체가 있으며, 팅고(Tiingo의 경우는 월 $10만 지불하면 미국과 중국의 4만여 개 종목에 대한 데이터를 API 형태로 받을 수 있다. 이는 상장 폐지된 종목을 커버할 뿐만 아니라, API를 이용하므로 크롤링과는 비교할 수 없는 속도로 데이터를 받을 수 있다는 장점이 있다. 이외에도 알파 밴티지(Alpha Vantage, 퀀들(Quandl, 폴리곤(Polygon 등 수많은 데이터 벤더가 존재한다.
