4주니까! 40만원!

퀀트 투자 Sprint (4주 단기완성) :
금융계 종사자를 위한
프로그래밍과 데이터 분석

파이썬금융데이터금융공학

등록가

400,000 원

일정

2019년 7월 31일 ~ 8월 21일
매주 수요일 19:00 – 23:00

준비물

필기구, 노트북

담당자

홍성빈 매니저
02-501-4262
help-fin@fastcampus.co.kr

자칭 고수들의 추천과 찌라시에 의존하지 말고,
현직 퀀트 매니저처럼 스스로 정확성 높은 투자 의사결정을 내릴 수 있는 시간, 단 4주.

주식가치평가를 위한 파이썬 기초부터, 단일 평가지표/다중 평가지표를 반영한 백테스팅, 투자 전략 구성까지.
금융 데이터를 분석 / 활용하기 위해 필요한 프로그래밍 역량을 단번에 획득하는 입문 과정.

기간

4주

시간

16시간

장소

강남역

언제까지 고수의 말만 듣고
투자할 건가요?

이제 경제신문·증권 전문 방송으로는
성공할 주식을 찾기 힘든 게 현실.

주식투자를 하게 되면 대다수가 신문 및 방송, 카페, 증권사, 은행, 지인들에게 정보를 얻어 투자를 합니다. 즉 투자자 자신이 시간을 들여 분석하는 형태가 거의 없는 것입니다. 하지만 내가 얻는 정보는 과연 꾸준한 수익을 보장할까요? 이 정보로 평생 투자할 수 있을까요? 내가 의지하는 고수는 언제까지 활동을 할까요? 어디선가 얻는 정보로 투자를 지속하기 어렵습니다.

엑셀 VBA로 금융 데이터를 분석하면
조금만 데이터가 많아져도 꺼지기 일쑤.

이러한 금융 데이터, 사실 엑셀 VBA를 활용해 분석할 수 있습니다. 하지만 하루에도 끝없이 들어오는 금융 데이터는 적게는 수십만 개에서 수백만 개인데, 엑셀이 이 모든 데이터를 처리하는 데에는 한계가 있습니다. 이에 따라 짧은 시간 내에 많은 금융 데이터를 분석할 수 있는 파이썬, R 등이 퀀트 투자자에게 각광을 받고 있습니다.

파이썬을 활용한 금융데이터 분석.
제대로 알려 주는 사람이 전혀 없다는 것이
가장 큰 문제.

모두가 퀀트 투자가 얼마나 중요해졌는지 인식하고 있지만, 이를 학습하기는 절대 쉽지 않죠. ‘파이썬’이 아무리 쉽다지만, 학창 시절의 말랑말랑한 두뇌가 아닌 만큼 혼자서는 너무 어렵습니다. 금융 데이터를 제대로 활용하려면, 금융권에서 데이터 분석을 업으로 삼은 전문가에게 직접 배우고, 다양한 학습 자료를 통해 자습을 해볼 수 있어야 합니다. 패스트캠퍼스의 [4주 완성 : 금융계 종사자를 위한 프로그래밍과 데이터 분석]는 바로 이러한 어려움 때문에 기획되었습니다.

4주 후,
당신이 직접 할 수 있습니다!

STEP 1

기업들의 과거 재무 데이터 종합

투자전략 백테스트를 위해 2000년 이후 모든 상장주식 중 일부 재무 정보와 주가 정보를 수집.

STEP 2

Python을 통한 투자전략 백테스팅

강사님이 직접 개발한 백테스트 코드를 통해 원하는 가치 평가 팩터의 과거 성과를 테스트하고, 나만의 전략을 개발.

STEP 3

Python으로 투자 전략 백테스팅 결과 분석

내가 수립한 전략의 성과를 테스트하고, 각 주식의 성과 평가 지표 결과 코드까지 확인.

STEP 4

상장기업의 최신 재무 데이터 크롤링 및 분석

파이썬을 활용해 Fnguide에서 제공하는 상장기업의 최신 재무 데이터를 다운로드. 저장한 최신 데이터를 과거에 성과가 좋았던 가치 지표를 활용한 전략을 적용해 내 투자전략에 적합한 적용 추출.

STEP 5

최종 의사 결정

자기 자신만의 가치 지표를 활용한 전략을 통해 선정된 종목에 추가적인 정성적 분석, 차트 분석을 활용한 투자 의사 결정 진행.

강의 특징

POINT 1

4주 만에 현직 퀀트 매니저처럼 금융 데이터 분석 가능.

단순히 좋은 주식이 어떤 것인지 추천해 주는 강의가 아닙니다. 내가 왜 가치 투자를 해야 하는지, 왜 파이썬을 활용해야 하는지 제대로 공부하고, 강사님의 코딩을 한 줄 한 줄 익히며, 강의가 끝난 후 퀀트 실무자처럼 객관적으로 주식을 분석할 수 있도록 만들어 드리는 강의입니다.

POINT 2

분기별 재무 데이터, KOSPI 200 일자별 시세 등,
20여 년의 금융 데이터가 담긴 데이터 코드 모두 제공

상장되어 있는 2000여개의 20년 동안의 분기별 재무데이터, KOSPI 200 일자별 시세, 시가총액 30종목의 지수 구성, KOSPI 200 선물 시세 등 강사님이 직접 개발하신 코드를 수강생 분들께 모두 제공합니다. 코드를 일일이 만들지 마시고, 코드 속에서 어떤 데이터를 분석할 수 있는지 더 살펴보세요.

POINT 3

가치투자 방법, 백테스트 방법론 등의 풍부한 내용이 담긴 사전 워크북 제공

4주의 기간이지만 수강생 분들께 더 많은 인사이트를 드리기 위해, 백테스팅 실습 / 데이터 크롤링 / 재무비율 등 금융 지식 공부와 관련 다양한 학습 자료를 제공합니다.

POINT 4

언제 어디서 물어봐도 OK! 강사님의 실시간 답변 서비스 제공

강사님의 철저한 관리방식으로 금융 데이터 분석을 처음 공부하시는 분들도 단 4주에 완벽하게 이해하고 넘어갈 수 있도록 도와드립니다. 강의 중간. 강의가 끝난 후 상관없이 언제든지 질문을 하시면 강사님이 모두 답해드립니다.

4주 동안 이런 것들을 하게 됩니다.

POINT 1

주식투자 개요 및 가치평가 등,
개념 정립을 위한 사전 자료 학습

주식가치평가와 파이썬 사용 목적에 대해 사전 자료를 제공합니다. 2주차 이후부터 실습할 백테스트 코드 학습의 이유와 간단한 재무비율, 트레이더들의 전략을 설명합니다.

POINT 2

Pandas 부터 Numpy, Dataframe까지.
주식가치평가를 위한 파이썬의 기초 학습

파이썬의 기초, 투자전략 백테스트에 사용되는 라이브러리, 재무 데이터 불러오기 등, 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 코드의 기초적인 내용을 모두 알아봅니다.

POINT 3

상장주식의 수많은 금융 데이터를
내 투자전략의 기준으로 정리하는 방법

누적 수익률, 턴오버, 구성종목, 시가총액/상장시장 등의 기준별 정리 등을 나만의 기준으로 정리하는 방법을 배웁니다. 이를 Groupby 함수를 사용하여 주가 데이터를 Merge하고 이를 Wealth와 연결하여 설명할 것입니다.

POINT 4

강사님이 제공한 데이터 SET을 활용해
투자 전략 백테스팅 구현

단일 평가지표/다중 평가지표를 반영한 투자 전략 백테스팅을 구현하고, 거래비용이나 Value Trap을 고려해 팩터를 추가하는 방법을 배웁니다. 또한 트레이더가 전략을 짤 때 가장 중요하게 고려하는 부분에 대해 배웁니다.

POINT 5

재무제표 크롤링 및 분석한 데이터를 활용한
투자 포트폴리오 구성하기

상장기업의 최신 재무제표 데이터를 가져와, 내 투자전략에 적합한 적용을 추출하여 내 주관과 목적을 확실하게 반영한 투자 포트폴리오를 만듭니다.

커리큘럼

사전학습_주식투자 개요 및 상대적 가치평가를 위한 재무 비율의 의미 이해

1) 가치투자란 무엇인가?
– 가치투자의 현주소
– 가치투자의 장단점
– 스마트베타란?
– 완벽한 퀀트 투자 VS 퀀티브 투자
– 외국과 한국 퀀트 매니저의 현황 그리고 미래
– 상대적 가치평가 vs 절대적 가치평가 (장점과 단점)

2) Case study를 통한 가치평가 활용 사례 연구 : 가치투자는 돈이 되는가?
– Python을 해야 하는 이유
– Python으로 할 수 있는것과 할 수 없는 것
– Python의 설치 및 간단한 예제 실행
– 현재 상장 종목의 정보 크롤링 예제 실습

3) 가치투자를 했을 경우의 백테스트와 백테스트를 쉽게 믿어서는 안되는 이유
– 거래비용이 있는 경우와 없는 경우
– Out of sample 이 아닌 in sample test인 경우
– 생존 편향이 있는 경우
– 백테스트 성과 분석 지표
– 누적수익률이 전부인가?
– Sharpe ratio, Information ratio, MDD, Win rate 등

4) 실무에서 기업의 가치평가를 위해 사용하는 다양한 재무비율
– PER, PBR, PSR, PEG, EV/EBITDA에 대한 자세한 설명

5) 지표 5가지의 응용과 Back Test 결과 비교
– Ex)12month Trailing PER, 12month Forward PER
– Ex)3년 평균 PER사용
– Ex)PBR Band

6) 자세한 백테스트 방법론과 학문적인 근거 설명
– 단일 팩터와 다중 팩터를 활용할 때 사용되는 Score 전략 설명
– 생존편향/리밸런싱/거래비용이란 무엇인가?
– 어떤 결과가 나와야 나의 전략이 우월한 것인가?
– 어떤 전략과 비교해야 하는가?

1주차. 가치평가의 백테스트를 위한 파이썬 기초

1) Python의 기초
– Python에서 사용되는 변수의 종류
– Number, DataFrame, List, String, tuple, Dictionary List, 관련 간단 실습
– 백테스트에 사용되는 라이브러리 소개 및 예제 실습
– Pandas와 Numpy
– DataFrame의 Index란?
– Loc과 iloc의 차이점.
– Index를 제거하는 방법
– Column 순서를 바꾸는 방법
– Column index를 바꾸는 방법

2) Numpy를 이용한 실습
-Ex) isnan(빈 값의 존재 유무), sum(합), zeros(0으로 이루어진 시리즈 생성), nansum(nan 값을 제외한 값들의 합), square(제곱), sqrt(제곱근), log(자연로그), replace 함수와 numpy 라이브러리의 활용

3)과거 재무 데이터 python에서 Pandas 라이브러리를 활용해 DataFrame으로 불러오기
– Big data를 python에서 다루는 방법
– 불러온 데이터를 합치는 방법
– 원하는 정보를 불러내는 방법
– Deep copy란 무엇인가?
– Len함수란?
– For함수란?
– IF 구문의 활용법

2주차. 한 줄씩 진행되는 백테스트 코드 학습_上

  • 1) Python의 기초
    – 결과로 어떤 것이 보고 싶은가?
    Ex) 누적수익률, turnover, 구성종목 등
    – 본인만의 기준으로 유니버스 기준을 정할 수 있다.
    Ex) 시가총액기준, 상장시장기준 등
    – 원하는 가치 지표의 생성
    Ex) PER = Price / EPS or 시가총액 / 당기순이익
    – 이때 발생할 수 있는 예외 처리
    Ex) 무한대값, null 값
    위에서 생성한 단일 가치평가지표를 활용한 Scoring
    Ex) 내림차순, 오름차순 정렬, Rank 함수의 활용, Z-score(표준화)2)투자 기간 동안의 수익률을 구하기 위한 종목들의 주가 데이터 불러오기
    – 1교시때 나누어 놓은 각 분위별 주식들에 주가 데이터 합치기
    – Groupby 함수를 활용하여 각 종목별로 주가 데이터의 return 구하기3)Wealth/Turnover 개념과 계산 방법
    – 각 분위별 Wealth의 합
    – Turnover와 거래비용
    – Turnover의 계산방법 설명
    – 거래비용의 중요성과 결과에 미치는 영향

3주차. 한 줄씩 진행되는 백테스트 코드 학습_下

– For문을 활용하여 전체 기간 코드 돌려보기
– 거래비용을 차감한 Wealth와 거래비용을 무시한 Wealth의 비교
– 성과 평가 함수 제작 및 의미 설명
– 다중 가치 평가 지표를 활용한 백테스트 Ex) PER, PBR
– 각 팩터별 Scoring 하는 방법론 실습 및 결과 비교 Ex) 단순 Rank의 합 or 팩터별 Z-Score의 합
– Value Trap이란 무엇인가?
– Value Trap에서 벗어나기 위해 퀄리티 팩터를 추가해 보자(ex ROE, ROA)
– 퀀트 매니저의 포트폴리오를 구성했다면?
– 성과를 확인했다면, 5분위로 나누는 것이 아닌 자신이 원하는 종목수로 포트폴리오를 구성해보고 성과를 확인해보자.

4주차. 가치투자- 크롤링을 이용한 가치주 스크리닝

1)크롤링을 통해 받을 수 있는 재무지표와 활용하는 방법 설명

2)현재 상장 주식 목록 & 4~5년치 재무데이터 크롤링
– Pandas Library를 이용하여 간편하게 데이터를 저장.
– 홈페이지에서 현재 상장된 종목 리스트 DataFrame으로 바로 받아오기
– 변수 str의 활용(ex: 인터넷 주소 )
– 오류 처리를 위한 Try와 except 함수의 설명
– 분기별데이터, 연간데이터, 컨센서스 데이터를 선택적으로 받아오는 방법 소개

3)크롤링하여 받은 재무데이터 활용방법
– 다운받은 재무데이터를 python에 input
– Python 스코어링을 통한 스크리닝
– 크롤링을 통해서 받은 데이터를 이용하여 백테스트 하지 않아도 되는 이유

추천대상

금융권에 종사하고 있으나, 엑셀 VBA 등으로의 데이터 분석에 한계를 느끼는 현직자

트레이더의 주식 평가 및 분석, 투자 방법을 배우고 싶은 트레이더 지망생

더이상 소규모 채팅방의 찌라시나 댓글이 아닌, 나의 기준으로 제대로 된 투자를 해보고 싶은 분

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