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	에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) 데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓) 차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓) 예측 분석 모델링 실무 기법 : R로 하는 빅데이터 분석 사례     36,000원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) R로 하는 퀀트 트레이딩 : R을 활용한 금융 데이터 분석과 알고리즘 트레이딩     29,700원 (10%↓) 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 : 람다 아키텍처 기반의 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 가이드     36,000원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 4/e : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 3/e     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 분산 검색과 분석 플랫폼으로 하는 이상 징후 감지와 예측     27,000원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것     38,700원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝(Machine Learning)     54,000원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 예측을 위한 머신 러닝 : 기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는     40,500원 (10%↓) 데이터 시각화(Visualizing Data) : Processing을 이용한 데이터 탐색과 표현     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 Data mining : 데이터 속 숨은 의미를 찾는 기계 학습의 이론과 응용     43,200원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 3/e : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 무료로 사용이 가능한 통계 분석용 프로그래밍 언어인 R을 활용해 최근 자산 운용에서 널리 쓰이는 퀀트 분석을 수행하는 법을 배운다. 퀀트 투자에 필요한 통계 이론과 R 사용법을 기초부터 설명해 퀀트 분석에 익숙하지 않거나 처음 R을 접하는 사람도 따라갈 수 있도록 구성했다. 실제 금융 데이터를 가지고 트렌드 팔로잉(trend following) 전략과 평균 회귀(mean reverting) 전략을 구현해봄으로써 퀀트 투자를 체험해 본다.
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• ★ 이 책의 대상 독자 ★ 실무에서 퀀트 투자 업무를 수행하거나 향후 관련 분야로 진출하고자 R과 퀀트 분석을 배우려는 독자에게 적합하다. ★ 옮긴이의 말 ★ 최근 몇 년간 퀀트 투자에 대한 수요가 크게 늘고 있다. 퀀트(Quant)란 계량적 분석을 뜻하는 Quantitative Analytics에서 나온 말로, 수학, 통계 지식을 갖고 대용량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 투자에 활용하는 방법을 말한다. 전통적인 투자는 개별 기업의 재무제표 분석과 경제, 산업에 대한 투자자의 직관으로 결정되기 때문에 투자 의사 결정 과정이 오래 걸린다. 반면 퀀트 투자는 미리 정해진 모델에 의해 다량의 데이터를 분석하기 때문에 빠르고 일관된 의사 결정이 가능하다. 해외의 자산운용사들은 계량 분석을 매우 중요시한다. 특히 헤지펀드 시장에서 유명한 회사들은 대부분 퀀트 기반의 운용 프로세스를 갖고 있다. 국내에서도 퀀트 분석은 스마트 베타, 로보어드바이저의 유행과 함께 점차 확대되고 있으며, 정성적 분석으로 유명한 운용사들조차 적극적으로 관련 인력을 채용 중이다. 통계 분석용 프로그래밍 언어인 R은 누구나 무료로 사용할 수 있는 오픈소스의 강점을 바탕으로 학계 및 산업에서 널리 쓰이고 있다. R에서는 이미 만들어진 다양한 패키지를 활용해 필요한 분석을 수행할 수 있고, 복잡한 연산도 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 특성 때문에 퀀트 분석에서 R은 기존 상용 프로그램을 빠르게 대체해가며 주된 분석 도구로 자리 잡았다. 이 책에서 다루는 quantmod, PerformanceAnalytics 등 퀀트 분석을 위해 만들어진 패키지를 활용하면 기관 투자가는 물론 개인 투자자도 손쉽게 금융 데이터를 분석해 투자에 적용할 수 있다. 최근 데이터 분석에서 가장 큰 화두인 머신 러닝 딥러닝 역시 R에 있는 패키지를 활용해 전문가 수준의 분석을 수행할 수 있다. 투자 성과를 측정하는 지표로 정보 비율(information ratio)이 있다. 이는 초과 성과를 낼 수 있는 운용역의 능력(investment skill)과 투자 기회(breadth) 제곱근의 곱으로 이뤄진다. 정성적 분석이 큰 수익을 내는 소수의 투자에 집중한다면 IR=IC*√N 식에서 N보다 IC에 집중한다고 볼 수 있다. 퀀트 투자는 사람이 일일이 검토할 수 없는 수많은 유니버스를 대상으로 분석을 수행할 수 있어 투자 기회 N을 높일 수 있다. 해외 투자를 포함해 다양한 자산 군으로 투자 대상을 확대해가는 자산 운용 흐름에서 퀀트 투자는 필수적이다. 실무에서 투자를 진행하거나 향후 관련 분야로 진출하기를 원한다면 이 책을 통해 R과 퀀트 분석에 익숙해지는 기회를 얻기 바란다.
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• 1장. 개요 __목표 __금융 시장과 금융 상품 __트레이딩 전략 __고빈도 매매 __주문장 __거래 자동화 __데이터 구하기 __요약 2장. 거래 도구 __R 언어 __R 시작 __c() 객체 __matrix() 객체 __data __list() 객체 __new.plot() 함수 사용하기 __함수형 프로그래밍 __R에서 함수 작성 __분기와 반복 __추천하는 스타일 가이드 __상관관계 예제 __요약 3장. 데이터 작업 __R로 데이터 불러오기 __R에서 패키지 설치 __데이터의 저장과 전달 __스프레드시트에서 데이터 추출 __데이터베이스 접근 __dplyr 패키지 __xts 패키지 사용 __quantmod 패키지 사용 __quantmod로 그래프 그리기 __ggplot2로 그래프 그리기 __요약 4장. 기초 확률 통계 __통계란? __모집단과 표본 집단 __R에서 중심 극한 정리 __비편향성과 효율성 __확률 기초 __확률 변수 __확률 __확률 분포 __베이즈와 빈도학파 접근 __동전 시뮬레이션 __RStan 사용 __요약 5장. 중급 확률 통계 __무작위 과정 __주가 분포 __정상성 __urca를 이용한 정상성 확인 __정규성의 가정 __상관관계 __데이터 ...필터링 __R구조식 __선형 회귀 분석의 선형성 __변동성 __요약 6장. 스프레드, 베타, 리스크 __주식 스프레드 정의 __보통 최소 제곱법과 전체 최소 제곱법 __스프레드 구성 __신호 생성과 검증 __스프레드 거래 __리스크 고려 __수익 곡선에서 발견할 수 있는 추가 사항 __전략 특성 __요약 7장. Quantstrat를활용한 백테스팅 __백테스팅 방법 __blotter와 PerformanceAnalytics __초기 설치 __첫 번째 전략:단순한 추세 추종 __첫 번째 전략 백테스팅 __성과 평가 __두 번째 전략: 누적 Connors RSI __평균 회귀 전략 평가 __요약 8장. 고빈도 데이터 __고빈도 호가 __호가 간 도착 시간 __유동성 국면 확인 __마이크로 가격 __분포와 자기 상관 __highfrequency 패키지 __요약 9장. 옵션 __옵션의 이론 가치 __옵션의 역사 __옵션의 가치 __옵션 거래 데이터 살펴보기 __내재 변동성 __요약 10장. 최적화 __동기를 유발하는 포물선 __뉴턴법 __무작위 대입법 __R 최적화 순서 __곡선 맞춤 예제 __포트폴리오 최적화 __요약 11장. 속도, 테스트, 리포팅 __실행 시간 개선 __R코드 벤치마킹 __Rcpp 솔루션 __Rinside로 C++에서 R 호출 __testthat으로 단위 테스트 작성 __knitr을 이용한 문서화 __요약
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• 해리 조가코퓰러스 [저]

• 이민재 [저]

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