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데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론 : R로 학습하는 핵심 금융 분석의 이론과 실제

Bennett, Mark J.

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자료유형단행본
서명/저자사항데이터 과학자를 위한 금융 분석 총론 : R로 학습하는 핵심 금융 분석의 이론과 실제 / 마크 베넷, 더크 휴겐 지음 ; 홍영표, 오승훈 옮김
개인저자Bennett, Mark J., 1959-
Hugen, Dirk L.
홍영표, 역
오승훈, 역
발행사항서울 : 에이콘, 2020
형태사항507 p. : 삽화(일부천연색), 표 ; 26 cm
원서명Financial analytics with R :building a laptop laboratory for data science
ISBN9791161753522
일반주기 부록: 확률분포와 통계 분석
본서는 "Financial analytics with R : building a laptop laboratory for data science. 2016."의 번역서임
서지주기참고문헌(p. [491]-495)과 색인수록
주제명
(통일서명)
R (Computer program language)
일반주제명Finance --Mathematical models --Data processing
Finance --Databases
언어한국어

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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책을 읽기 전에 통계 분석, 확률과 통계, 혹은 수리 통계 과정을 수강하는 것이 가장 이상적이지만, 필요한 자료의 상당 부분은 본문과 부록에 수록돼 있다. C, C++, 자바, C#, 파이썬, 매트랩(Matlab)과 같은 하나 이상의 과학적 기반 프로그래밍 언어를 이용한 배열 처리에 익숙해지려면 학부 수준의 미적분, 선형 대수, 컴퓨터 과학 지식이 필요하다. 금융 배경지식은 필요치 않다. R을 사용해봤다면 더욱 수월하게 이해할 수 있을 것이다.

★ 이 책의 구성 ★

전반에 걸쳐 컴퓨터 시뮬레이션을 다룬다. 컴퓨터 시뮬레이션은 성공적으로 자리잡았고, '이론'과 '물리적 실험'에 이어 세 번째 과학적인 방법으로 널리 받아들여지고 있다. 이 책은 금융 시뮬레이션 연구소를 구축할 때도 사용할 수 있다. 이 책은 시카고대학교 그래함 스쿨 분석 석사 프로그램(the Graham School at the University of Chicago Master of Science in Analytics program)의 대학원 금융 분석 과정과 아이오와대학교 티피 경영대학(the Tippie Col...

출판사 제공 책소개 전체

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책을 읽기 전에 통계 분석, 확률과 통계, 혹은 수리 통계 과정을 수강하는 것이 가장 이상적이지만, 필요한 자료의 상당 부분은 본문과 부록에 수록돼 있다. C, C++, 자바, C#, 파이썬, 매트랩(Matlab)과 같은 하나 이상의 과학적 기반 프로그래밍 언어를 이용한 배열 처리에 익숙해지려면 학부 수준의 미적분, 선형 대수, 컴퓨터 과학 지식이 필요하다. 금융 배경지식은 필요치 않다. R을 사용해봤다면 더욱 수월하게 이해할 수 있을 것이다.

★ 이 책의 구성 ★

전반에 걸쳐 컴퓨터 시뮬레이션을 다룬다. 컴퓨터 시뮬레이션은 성공적으로 자리잡았고, '이론'과 '물리적 실험'에 이어 세 번째 과학적인 방법으로 널리 받아들여지고 있다. 이 책은 금융 시뮬레이션 연구소를 구축할 때도 사용할 수 있다. 이 책은 시카고대학교 그래함 스쿨 분석 석사 프로그램(the Graham School at the University of Chicago Master of Science in Analytics program)의 대학원 금융 분석 과정과 아이오와대학교 티피 경영대학(the Tippie College of Business at the University of Iowa)의 금융학과에서 학부 투자 과정에 대한 연구 과제로 개발됐다. 단과 대학이나 종합 대학의 대학원 교재로도 유용할 것이다. 수학과 컴퓨터 과학에 대한 적절한 배경지식이 있다면 고급 학부 과정에서도 사용할 수 있다.
R 언어로 하는 금융 컴퓨터 시뮬레이션은 스프레드시트 작성보다 더 복잡하고 난해할 수 있다. 정량적 옵티마이저(quantitative optimizer)는 로직이 주변 프로그램 코드에서 명백하게 드러날 때 잘 제어되고 조정될 수 있다. 견고하고 정교한 플랫폼을 구축하기 위해서는 많은 컴퓨터 과학 지식을 보유해야 하며, 이면의 컴파일러와 실시간 시스템을 잘 알고 있다면 더 깊이 이해할 수 있다. 하지만 작업을 완료하면 금융 분석 개발자, 운영자, 학생은 통계 시뮬레이션을 위해 설계된 언어로 시뮬레이션을 수행하는 것이 왜 좋은지 인식하기 시작할 것이다. 시뮬레이터를 구축하고 관찰하며 얻을 수 있는 통찰력은 향후 전문 분야를 깊이 이해하는 데 도움이 된다.
각 장의 연습 문제에서 데이터 과학은 통계와 전산 모형의 연구를 포함한다. 이는 금융 시장에 존재하는 경제적 가치를 밝히는 것을 의미한다. 데이터 공학은 파일과 프로그램 로직, 테스트, 지속적 개선을 이용해서 대용량 데이터집합에 적용하고 컴퓨터에서 모형을 구현하는 프로세스다. 연습 문제에서 앞서 배운 데이터 과학 원리를 활용해 금융 연구소를 설계하고 구축한다.
연습 문제를 풀다 보면 다양한 R 패키지를 수시로 설치해야 할 수도 있다. 인터넷에서 검색하면 R 패키지 로딩이나 수행할 때 발생하는 다양한 문제의 해결 방안을 찾을 수 있다. 이 해결책은 수많은 패키지, 조건, 사례에 반복적으로 활용할 수 있다.
연습 문제는 다양한 구성 요소에 개별적으로 초점을 맞추고 있어서 로직과 데이터를 이해하는 데 도움이 된다. 각각의 새로운 구성 요소는 정교한 수준의 금융 분석을 수행하기 위해 이전 구성 요소를 기반으로 한다.
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