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파이썬을 통한
금융 데이터 수집과 분석 자동화 CAMP
기 간 2018. 02. 25 ~ 04. 15 (총 8주)
일 정 일요일 오후 1~5시 (주 1회 4시간)
준비물 개인 노트북
장 소 패스트캠퍼스 강의장
담당자 박재영 매니저 02-518-6528

방대한 양의 금융 데이터 중에서
나만의 투자기준에 적합한 종목들만 자동으로 뽑아서 볼 수 있다면?

8주면 당신도 충분히 만들어갈 수 있습니다.

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< 금융 사이트 크롤링 분석 (금융투자협회 사례) >

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< 삼성전자, 2017년 하반기 주가 볼린저 밴드 그리기 >

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< 애플(AAPL)의 10년간 일일 PER 데이터 >

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< 전자공시(DART)모니터링 텔레그램 알림 구현 >

데이터에 기반해서 투자 결정을 내리려면 금융 데이터 분석과 수집은 필수로 공부해야합니다.

구조도 모바일

1. 금융 데이터 크롤링

✔ 전종목 코드와 종목명
✔ 전종목 제무제표
✔ 전종목 전기간 일일 가격과 거래량
✔ 전자공시 보고서 링크 전체

2. 금융 데이터 분석

✔ 증권 분석 기본
✔ 파이썬 데이터 분석 기본
✔ 상관 분석, 회귀 분석
✔ 기본 통계량과 활용

3. 기술적 분석과 시각화

✔ matplotlib 다양한 차트 그리기
✔ 다양한 데이터 시각화 방법
✔ 볼린저 밴드, RSI 등 지표 만들기
✔ 매매 시그널 발생과 시각화

4. 리포팅 자동화

✔ 메신저 (텔레그램, 페이스북) 알림
✔ 이메일 리포트 자동화
✔ 엑셀 리포트 생성과 자동화
✔ 스케줄러에 의한 주기적 실행

강의 강점

# 금융 데이터 수집부터 리포트 자동화까지 전 과정을 한 번에

금융 데이터 수집을 시작으로 파이썬 차트 그리기 뿐만 아니라 웹 기반의 시각화 방법을 익힐 수 있습니다. 최종적으로는 이메일 또는 메신저에 자동으로 리포트를 받을 수 있게 설정이 가능합니다.

# 시계열 데이터와 비정형 데이터를
동시에

증권 시세와 같은 시계열 데이터뿐만 아니라 텍스트와 같은 비정형 데이터까지 다룹니다. 간단한 뉴스 텍스트 분석 등 시장의 경향이 어떻게 흘러가는지 누구보다 빠르게 캐치하세요!

# 금융 데이터 분석/통계/ 프로그래밍을
동시에

데이터 분석을 위해서는 반드시 통계지식이 있어야 하며, 데이터 시각화를 위해서는 기초 프로그래밍 지식이 필요합니다. 기초 기술 통계와 초보자도 쉽게 배울 수 있는 파이썬을 활용해 코딩을 차근차근 배웁니다. 유일무이한 커리큘럼을 통해 나만의 데이터 분석 환경과 금융 투자 전략을 운용할 수 있는 탄탄한 기반을 만들어 가세요.

커리큘럼

데이터 크롤링 (1주차 ~ 3주차)
파이썬 데이터 분석 환경 만들기
– 오리엔테이션
– 파이썬 데이터 분석 환경 만들기
– 금융 데이터를 위한 파이썬 프로그래밍 언어 핵심
– Jupyter (Ipython Notebook) 설치와 활용
마켓 데이터의 수집과 저장 (1)
– 금융시장과 금융상품
– 금융 데이터 소스, 수집과 저장
– 데이터 크롤링
– BeautifulSoup, requests
– 야후 파이낸스, 네이버 파이낸스, 네이버 뉴스
마켓 데이터의 수집과 저장 (2)
– 데이터 크롤링 고급 : 사이트 분석, JSON, XML, 다중 요청
– NumPY, pandas 기본
– pandas 시계열 데이터 분석
– 한국거래소(KRX), 전자공시(DART), 세인트루이스 연준(FRED)
데이터 분석 & 기초통계 (4주차 ~ 5주차)
금융 데이터 분석에 필요한 파이썬 라이브러리(NumPy, pandas)
– 파이썬 고급 주제 : 에러 처리, 입출력
– NumPy : 구조적 배열
– NumPy, pandas의 주요 기능과 입출력
– pandas : 누락 처리, 데이터 합치기, 관계연산, 피벗
금융 데이터 분석을 위한 통계학 기본과 포트폴리오 이론
– 로그 수익률
– 기댓값, 분산, 표준편차
– 확률분포와 공분산, 상관계수와 베타, 회귀분석
– 포트폴리오 이론
데이터 시각화 & 리포트 자동화 (5주차 ~ 8주차)
금융 데이터의 시각화와 기술적 분석
– 파이썬 기반 데이터 시각화
– matplotlib 금융 데이터 시각화
– 증권분석 : 기본분석, 기술분석, 정서분석
– 이동평균선 분석, 볼린저밴드, 거래량 분석 (OBV, VR)
웹기반 데이터 시각화, 자동화
– 탐색적 데이터 분석 (EDA)
– 데이터 시각화 도구 (D3)
– 주기적 실행(cron, schtask)
– 리포트 자동화(이메일 리포트, 메신저 봇)
프로젝트 발표와 마무리

수강 대상

# 데이터에 기반하여 증권 분석을 하고 싶은 투자자

방대한 양의 금융 데이터에서 나만의 투자기준에 맞는 데이터만 뽑아낼 수 있는 능력을 길러드립니다.
어떻게 데이터를 수집하고, 분석하여 시각화하는지 금융 데이터 분석의 전반적인 과정을 익힌다면, 당신도 수익률 높은 투자에 성공할 수 있습니다.

“실제 수강생들의 후기를 확인하세요”

데이터 조달의 벽을 넘어 금융 데이터 분석의 길로 나아가다

금융 분야에 관심만 있고 자료 수집이 어려워서 진행을 하지 못했는데, 좋은 선생님을 만나 ‘기분 좋은 스타트’를 할 수 있었습니다. ‘이제 내가 직접 사용할 수 있는 프로그램을 만들 수 있겠구나’ 하는 자신감을 얻었습니다.

엑셀에서 경험한 한계를 코딩으로 극복하게 되다

해외자산 관련 자료를 모으고 상관계수나 최적화 작업을 할 때 엑셀의 기능만으로는 한계가 너무 많았습니다. 이제는 강사님이 제공해 주신 자료와 동영상을 통해 복습을 하며 ‘밤에도 일하는 코딩 일꾼’을 만들고자 합니다.

“프로젝트 실습 및 그룹 스터디 진행”

매 수업 마지막 30분간 진행하는 팀 단위의 실습 및 개발 프로젝트와 그룹 스터디를 통해 유의미한 결과물을 만들 수 있습니다. 프로젝트의 주제는 과거 데이터 기반 전략 평가로 예정되어 있으나, 수강생의 의견에 따라 변경될 수 있습니다.

“실습에 최적화된 클라우드 환경 제공”

코딩 실습에 맞는 클라우드 환경을 제공합니다. 모든 수강생 분들이 동일한 조건으로 개강일부터 바로 세팅하므로 수업 진행 및 프로젝트 진행이 편리합니다.

데이터의 수집부터 분석, 결과의 시각화까지
금융 데이터 분석의 전 프로세스를 밟으세요!

데이터에 기반한 의사결정을 쉽고 빠르게 내려, 수익률 높은 투자를 시작할 수 있습니다.

강사 소개

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이승준 강사님 

이승준 강사님은 LG소프트 연구원을 시작으로 스타트업과 KB증권 IT센터까지 IT 실무 경력 23년 이상의 베테랑입니다. 현재, 금융투자를 위한 도구개발과 서비스를 제공하는 스타트업을 준비하고 있습니다.

* 2009~2016 KB증권 IT센터, 팀장
* 1998~2008 일래스틱웨어, 대표
* 1995~1997 쌍용정보통신 시스템연구소, 연구원
* 1993~1994 LG소프트, 연구원

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이승준 강사님은 강의를 진행하며 꾸준하게 받는 질문들을 정리하여 블로그에 포스팅을 진행하고 있습니다. 내용을 꾸준히 업데이트 해주실 계획이기 때문에 강의 기간은 물론 전/후에도 도움을 받으실 수 있습니다.

강의 FAQ

Q. 수강을 위해 필요한 선수지식이 있나요?

A. 금융 지식 – 상식 수준, 수학(통계) – 수포자도 가능 단, 프로그래밍(코딩)은 1주 이상의 경험
본 과정은 수강하는 분들이 예금, 적금, 펀드 정도의 금융 상품과 생활 금융에 관심은 있으나 금융 이론은 처음 접한다는 가정 하에서 시작합니다. 파이썬 언어 기본, 간단한 정도의 SQL과 유닉스 사용 등을 미리 익힌다면 훨씬 더 많은 것을 얻어 가실 수 있습니다. 좋은 무료 온라인 강좌들 중 하나를 추천해드립니다. https://financedata.github.io/posts/recommended-free-online-courses.html

 Q. 수업 시간에 어떤 데이터를 다루나요?

A. 금융 데이터에서 가장 많이 등장하는 것은 가격, 수익률, 거래량과 같은 시계열 데이터입니다. 본 과정에서는 파이썬 코드로 시계열 데이터를 어떻게 처리하는지 배우며 포트폴리오 이론과 포트폴리오 최적화에 대해 함께 알아봅니다. 또한 최근 수치 데이터 못지않게 중요해진 텍스트와 같은 비정형 데이터도 다룹니다. 경제 뉴스, 증권 뉴스 텍스트를 수집하고 텍스트 분석을 통해 투자 인사이트를 얻는 방법을 상세히 알려드립니다.

Q. 어느 사이트에서 주로 금융데이터를 가져오나요?

A. 금융 데이터의 가장 주요한 사이트라고 할 수 있는 한국거래소(KRX), 전자공시(DART)와 대표적 글로벌 금융 데이터인 세인트루이스 연준(FRED), 야후 파이낸스, 구글 파이낸스 등에서 데이터 어떻게 수집하는지 상세한 방법과 응용 사례를 알려드립니다. 주요한 금융 사이트에서 데이터를 가져와 자신만의 금융DB를 구축하는 것이 이 과정의 주요한 목표중의 하나입니다.

Q. 수업 시간 별도로 시간을 많이 쏟아야 하나요?

A. 물론 수업 시간 내에서도 핵심 내용을 실습할 시간이 주어집니다. 하지만 이와 별도로 복습을 하시길 권해드립니다. 결국, 실무에서 활용하기 위한 과정이므로 팀 프로젝트를 진행하며 꾸준히 연습해서 내 것으로 만들어 가시길 바랍니다. 기존 수강생 분들은 수업 전/후에 자발적으로 복습 스터디를 진행하여 만족도가 높았습니다. 이번 수강생 분들도 스터디를 원하시면 강의실을 지원해 드릴 예정입니다.

Q. 데이터 분석을 실무에 적용하려니 어려움이 많습니다. 어떻게 공부해야하나요?

A. 데이터 분석 실력을 늘리려면, 여러 질문에 대해 다양한 시도를 해보고, 데이터 자체에서 의미와 상관관계를 찾아나가야 합니다.  본 강의에서는 실무에서 사용하는 다양한 기술적 분석을 다룹니다. 특히 집중적으로 다룰, 탐색적 데이터 분석은 실무에서 어떻게 데이터 분석에 접근해야 하는지 방향성을 알려주기 때문에 실용적인 해법이 될 수 있습니다.

Q. 중간에 막히면 어떻게 도움받을 수 있나요?

A. 오프라인 상담 시간뿐만 아니라 온라인으로도 언제든지 궁금한 내용이나 좀 더 다루었으면 싶은 내용 등 제한없이 논의 가능합니다. 강의 기간 동안 페이스북 그룹을 통해 필요한 부분들을 지원해드립니다. 페이스북을 통해 강사님은 물론 수강생 분들과 이야기를 나누며 수업 시간 외에도 어려운 부분을 서로 도와나갈 수 있습니다.

수강료

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