March 2022
Beginner to intermediate
796 pages
18h 14m
Korean
Content preview from 파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
480
3
부
금융 데이터 과학
1950
년 초 해리 마코위츠
Harry
Markowitz
의 선구자적 업적으로 시작된 이 이론은 금융 시장에서 투
자와 관계된 주관적, 경험적 판단을 엄밀한 수학적, 통계적 방법론으로 대체했다. 이런 의미에
서 현대 포트폴리오 이론은 금융 분야 최초의 진정한 정량적 방법론이다.
베이즈 통계학
베이즈 통계는 통계학에 확률의 주관적 척도와 이를 갱신한다는 개념을 도입했다. 선형회귀에
이를 응용하면 회귀 인숫값(예를 들어 회귀선의 절편과 경사)을 하나의 추정치로 보는 대신에
이에 대한 통계적인 분포를 고려한다. 베이즈 방법론은 현대 금융공학에서 중요하고 인기 있는
방법론이며 이 장에서는 몇 가지 고급 베이즈 방법론을 소개한다.
머신러닝
머신러닝(통계적 학습)은 고급 통계 방법에 기반한 인공지능의 한 분야다. 통계 자체와 마찬가
지로 머신러닝도 데이터 집합에서 배우고 학습한 것에 기반하여 예측하는 다양한 방법론과 모
형을 제공한다. 머신러닝은 크게 지도 학습
supervised
learning
과 비지도 학습
unsupervised
learning
으로 구
분된다. 알고리즘으로 풀 수 있는 문제의 유형도 추정이나 분류 등으로 달라질 수 있다. 이 장
에서는 지도 학습 중 분류 문제에 대한 예제를 제공한다.
이 장에서는 날짜와 시간 정보를 많이 다룬다. ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.