파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

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3

부

금융 데이터 과학

➊

s

변숫값 초기화

➋

0

과

1

사이의 균일 분포 난수를

s

에 포함

➌

평균값 반환

➍

루프의 반복 횟수 정의

➎

함수를 한 번 실행하는 시간

➏

함수를 여러 번 실행하는 시간

➐

함수 대신 복합 리스트문 사용

이 경우의 속도가 다른 방법론에 대한 기준 벤치마크 속도가 된다.

10.1.2

NumPy

NumPy

의 강점은 벡터화 기능이다. 형식적으로 파이썬 수준의 루프는 없어지고 더 깊은 단계에

서

NumPy

를 제공하는 최적화되고 컴파일된 루프를 사용한다.

1

average

_

np

( )

함수가 이런 방

식을 사용한다.

In [7]: import numpy as np

In [8]: def average_np(n):

s = np.random.random(n)

➊

return s.mean()

➋

In [9]: %time average_np(n)

CPU times: user 180 ms, sys: 43.2 ms, total: 223 ms

Wall time: 224 ms

Out[9]: 0.49988861556468317

In [10]: %timeit average_np(n)

128 ms ± 2.01 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [11]: s = np.random.random(n)