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금융공학으로 R 마스터하기

금융공학으로 R 마스터하기 - R로 거래전략을 최적화하고 내 손으로 위기 관리 시스템 구축하기

  • 에디나벨린게르
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2018-07-25 출간
  • |
  • 408페이지
  • |
  • 188 X 235 X 23 mm
  • |
  • ISBN 9791161751528
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출판사서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 많이 사용하는 금융 데이터 분석
■ 공적분, VAR, GARCH, APT, 블랙 숄즈, 마그레이브, 로그 옵티멀, 중심-주변, 전염 같은 이론 모델의 구축과 조정, 테스트, 구현
■ R로 빅 데이터, 이산 헤징, 거래 비용 등과 관련된 실제 금융 문제 해결
■ 시뮬레이션 테크닉 발견과 분석 수식이 없을 경우의 적용
■ 위험 선호도에 맞춘 성공적인 차익거래, 추측, 헤징 전략 생성
■ 시장 요인과 포트폴리오에 미치는 영향 간의 관계 이해
■ 거래 전략의 정확성과 비용 간의 균형 평가

★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 기본 금융 개념에 익숙하며 프로그램 경험이 있는 독자를 대상으로 한다. 하지만 정량 금융을 이미 알고 있거나 R 프로그래밍 경험이 있다고 하더라도 이 책을 통해 배울 수 있는 바가 있을 것이다. 이미 이 중 한 가지 주제의 전문가라면, 이 책은 다른 주제를 쉽게 배울 수 있도록 도와준다. 하지만 모든 장들을 완벽하게 익히려면 정량 금융을 중간 레벨 정도로 알고 있을 필요가 있으며, 또한 R에 대한 어느 정도의 지식이 필요하다.

★ 옮긴이의 말 ★
R은 오픈소스 프로그램으로 통계 및 데이터 마이닝을 비롯해 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 금융 분야에서의 활용은 의외로 잘 알려져 있지 않은 것 같다. 이 책은 금융 이론의 수학적 개념을 살펴봄과 동시에 통계 언어로 알려진 R을 활용해 실제 데이터에 모델을 적용함으로써 금융 모델을 좀 더 쉽게 이해하는 데 도움을 준다. 1장부터 차근차근 따라 하다 보면 직접 금융 모델을 구축하고 프로그래밍하는 것이 어렵지 않게 느껴질 것이다. 이론 이해와 모델 구현을 통해 독자들이 R과 금융 모델에 좀 더 쉽게 접근할 수 있게 되길 기대한다.


목차


1장. 시계열 분석

__다변량 시계열 분석
____공적분
____벡터 자기회귀 모델
________VAR 구현 예제
____VAR와 VECM의 공적분
__변동성 모델링
____패키지를 이용한 GARCH 모델링
________표준 GARCH 모델
______지수GARCH 모델
________임계GARCH 모델
____시뮬레이션과 예측
__요약
__참고문헌

2장. 요인 모델

__차익 거래 프라이싱 이론
____APT의 구현
____Fama-French 의 세 가지 요인 모델
__R 모델링
____데이터 선택
____주성분 분석을 이용한 APT 추정
____파마-프렌치 모델 추정
__요약
__참고문헌

3장. 거래량 예측

__동기
__거래의 강도
__거래량 예측 모델
__R 구현
____데이터
____데이터 로딩
____계절 요인
____AR(1) 추정과 예측
____SETAR 추정과 예측
____결과 해석
__요약
__참고문헌

4장. 빅데이터 - 고급 분석

__오픈소스에서 데이터 불러오기
__R을 활용한 빅데이터 분석
__빅데이터의 K?평균 클러스터
____빅매트릭스 로딩
____빅데이터 K-평균 군집 분석
__빅데이터의 선형 회귀 분석
____빅데이터 로딩
____더 큰 데이터에 선형 회귀 모델 적합하기
__요약
__참고문헌

5장. FX 파생 상품

__용어와 표기법
__통화 옵션
__교환 옵션
____2차원 위너 프로세스
____마그레이브 수식
____R의 적용
__퀀토 옵션
____콜 퀀토에 대한 가격 결정 수식
____R에서 콜 퀀토 가격 책정하기
__요약
__참고문헌

6장. 금리 파생 상품과 모델

__블랙 모델
____블랙 모델을 이용한 캡의 가격 결정
__바시첵 모델
__The Cox-Ingersoll-Ross model
__이자율 모델의 변수 추정
__SMFI5 패키지 사용하기
__요약
__참고문헌

7장. 이색옵션

__일반적 가격 프라이싱 접근법
__동적 헤징의 역할
__R이 도움을 줄 수 있는 방법
__바닐라보다 넓게 한눈에 보기
__그랙 - 바닐라와 다시 연결
__더블 노 터치 옵션의 프라이싱
__더블 노 터치 옵션을 프라이싱하는 또 다른 방법
____더블 노 터치 옵션의 일생 - 시뮬레이션
__구조화된 상품에 내재된 이색 옵션
__요약
__참고문헌

8장. 최적 헤징

__파생 상품 헤징
____파생 상품의 시장 리스크
____정적 델타 헤지
____동적 델타 헤지
____델타 헤지 성과 비교
__거래 비용이 있을 경우 헤지
____해지의 최적화
____고정 거래 비용의 경우 최적 헤지
____상대 거래 비용의 경우 최적 헤지
__추가 확장
__요약
__참고문헌

9장. 기본적 분석

__기본 분석의 기초
__데이터 수집
__관계 드러내기
__여러 변수 포함
__투자 목표 분리
__분류 규칙 설정
__백테스팅
__특정 산업 투자
__요약
__참고문헌

10장. 기숙 분석과 뉴럴 네트워크, 로그옵티멀 포트폴리오

__시장 효율성
__기술 분석
____TA 툴킷
____시장
____차트 그리기 - 비트코인
____빌트인 인디케이터
________SMA와 EMA
________RSI
________MACD
____캔들 패턴: 키 전환
____시그널 평가와 포지션 관리
____돈 관리에 대한 한 마디
____정리
__뉴럴 네트워크
____비트코인 가격 예측
________전략 평가
__로그옵티멀 포트폴리오
____보편적이고 일관적인 비모수 투자 전략
____전략 평가
__요약
__참고문헌

11장. 자산과 부채 관리

__데이터 준비
____처음 보는 데이터 소스
____현금 흐름 생성 함수
____현금 흐름 준비
__이자율 리스크 측정
__유동성 리스크 측정
__비만기 예금 모델링
____예금 이율 모델
____비만기 예금의 정적 복제
__요약
__참고문헌

12장. 자본 적정성

__바젤 협약의 원칙
____Basel I
____Basel II
________최소 요구 자본
________감독 당국의 검토
________투명성
____Basel III
__리스크 척도
____분석적 VaR
____과거 VaR
____몬테-카를로 시뮬레이션
__위험 카테고리
____시장 위험
____신용 위험
____운영 위험
__요약
__참고문헌

13장. 시스템 리스크

__시스템 리스크의 간단 요약
__예제에 사용된 데이터셋
__중심-주변부 분해
____R로 구현
____결과
__시뮬레이션 방법
____시뮬레이션
____R 구현
____결과
__가능한 해석과 제안
__요약
__참고문헌

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