파이썬은 금융에서 가장 보편적으로 사용되는 언어이면서 방대한 라이브러리를 갖고 있다. 금융 데이터를 다운로드하는 다양한 방법과 모델링을 위해 준비하는 기법을 알려준다. 기술분석에 사용되는 볼린저 밴드, MACD, RSI 그리고 백테스트를 이용한 자동 거래 전략 등의 보편적 지표를 계산해 본다. 다음으로 지수 평활, ARIMA 및 GARCH (다변량 사양 포함), 인기 있는 CAPM과 파마-프렌치 3 팩터 모델 등의 시계열 분석과 모델을 다룬다.

그런 다음 자산 할당을 최적화하는 방법 알아보고 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용해 미국 옵션 가격 계산과 VaR을 추정해 본다. 또한 금융 영역에서 전체 데이터 과학 프로젝트, 신용 카드 사기와 디포트를 해결하는 방법을 고급 분류기인 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM 그리고 스택된 모델을 사용해 해결해 본다. 그 뒤 모델의 초매개변수를 조정하고 부류 불균형을 다루고, 마지막으로 금융에 딥러닝을 사용하는 방법에 집중한다. 이 책을 읽고 나면 레시피에 기반한 접근을 통해 금융 데이터를 효과적으로 분석하는 방법을 알게 될 것이다.