Ruey S. Tsay의 금융시계열 분석 파이썬 코드 (Python Implementation for "Financial Time Series" by Ruey S. Tsay)

Github Link

GitHub - Kim-Nam-Il/FinancialTS: Python Code for RUEY S. TSAY's Financial Time Series

현재 틈틈이 작성중입니다.

Ruey Tsay 저서 "금융 시계열 분석"을 위한 파이썬 코드

(Python Implementation for "Financial Time Series" by Ruey S. Tsay)

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1. 소개 (Introduction)

현재의 금융 세계에서, 파이썬은 금융 분석을 위한 주요 도구로 등장했습니다. 예전, 학부 과정 중에 Ruey S. Tsay의 통찰력 있는 책을 통해 금융 분석을 시작하였고, 이를 발전시켜왔습니다. (책 대부분의 코드는 R로 작성되었습니다.) 그러나 중요한 부분을 발견했습니다, Tsay 교수님의 가르침을 보완하는 파이썬 기반의 자료와 예제가 부족했습니다. 이에 따라, 이 GitHub 저장소(https://github.com/Kim-Nam-Il/FinancialTS) 를 만들기로 결정했습니다. 이 저장소는 파이썬 코드 예제와 자료를 제공함으로써 Tsay의 개념을 더 많은 사람들에게 접근 가능하게 만들기 위해 디자인되었습니다. Ruey Tsay교수님의 웹사이트를 참고해주시기 바랍니다 ^^

 

Inthe contemporary financial world, Python has emerged as a leading tool for financial analysis. During my undergraduate studies, I delved into financial analysis through Ruey S. Tsay's insightful book(Most of example code in the book is based on R). However, I noticed a significant gap: there was a lack of Python-based resources and examples complementing Tsay's teachings. Recognizing this, I decided to create this GitHub repository(https://github.com/Kim-Nam-Il/FinancialTS). It's designed to bridge this gap by providing Python code examples and resources, making Tsay's concepts more accessible to everyone studying his book.

Before you are dive into the coding you need to download files in RUEY S. TSAY's Website

2. 단계 (Progress)

• Chapter 1 시계열 자료와 특성 (FINANCIAL TIME SERIES AND THEIR CHARACTERISTICS)
  • Daily simple returns of IBM, VW, EW, SP
• Chapter 2  선형 시계열 분석과 응용 (LINEAR TIME SERIES ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS)
• Chapter 3 조건부 이분산성 모델 (CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC MODELS)
• Chapter 4 비선형 모델과 응용 (NONLINEAR MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 5 고빈도 데이터 분석과 시장 미시구조 (HIGH-FREQUENCY DATA ANALYSIS AND MARKET MICROSTRUCTURE)
• Chapter 6 연속시간 모델과 응용 (CONTINUOUS-TIME MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 7 극단치 분석, 분위수 추정 그리고 VaR (EXTREME VALUES, QUANTILE ESTIMATION, AND VALUE AT RISK)
• Chapter 8 다변량 시계열 분석과 응용  (MULTIVARIATE TIME SERIES ANALYSIS AND ITS APPLICATIONS)
• Chapter 9 주성분분석(PCA)와 팩터모델 (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND FACTOR MODELS)
• Chapter 10 다변량 변동성 모델과 응용 (MULTIVARIATE VOLATILITY MODELS AND THEIR APPLICATIONS)
• Chapter 11 상태공간 모델과 칼만필터 (STATE-SPACE MODELS AND KALMAN FILTER)
• Chapter 12 마코브 체인, 몬테카를로 분석과 응용 (MARKOV CHAIN MONTE CARLO METHODS WITH APPLICATIONS)