파이썬을 활용한
전자공시 분석 자동화 CAMP

투자파이썬중급

조기마감

750,000 원

750,000 원

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일정

2019년 6월 4일 ~ 7월 2일
매주 화요일 19:30 – 22:30

준비물

개인 노트북, 필기구

담당자

홍일호 매니저
02-501-6816
help-fin@fastcampus.co.kr

공시와 뉴스까지, 투자에 필요한 재료를 모두, 자동으로 수집하는 프로그램을 만드는 5주과정.

23년 경력의 금융 데이터 전문가에게 직접 배우는 전자공시와 기업 뉴스 수집 자동화의 모든 것. 정형데이터 뿐만 아니라 텍스트 데이터, 사업보고서, 뉴스와 같은 비정형데이터까지 수집하고 더 합리적인 의사결정을 만들어내세요.

기간

5주

난이도

중급

장소

강남역

결과물

실제 수강생들의
자동화 프로그램.

사업보고서 내의 특정 항목 추출
기업의 사업보고서에서 신규시설투자 관련 내용만을 자동으로 추출한 결과. 자기자본 대비 37.17%를 투자해 4개의 생산라인을 증설한 내용으로 공시 다음날 사상 최고가를 경신.

조건 설정에 따른 전자공시 알림이
조건에 따라 생성된 전자공시 알림 챗봇이, 메신저를 통해 공시 소식을 실시간으로 알림.

개인 투자자 대량 보유 동향 분석
지분공시와 거래소 데이터를 수집해 통해, 주가를 움직이는 대주주들의 투자 동향을 자동으로 수집하고 알려줌.

상장회사 특수관계자의 지분 변화 데이터 추출
상장사의 특수관계인의 지분 현황을 체크하고 자동으로 보고서를 작성하도록 만듦.

워드 임베딩을 활용한 뉴스 텍스트 분석
한 단어만 입력하면 뉴스 텍스트 분석을 통해 그 단어와 연관성이 있는 키워드를 자동으로 찾아 알려줌

미세먼지 키워드에 대한 뉴스 텍스트 트렌드와 관련 주가 비교
원하는 뉴스 키워드와 주가 간의 상관 관계를 자동으로 분석하여 차트를 생성

전자공시/뉴스 텍스트 수집
왜 배워야 할까요?

공시와 뉴스, 남들보다 빨리 수집해야 합니다.

펀더멘털 분석과 차트 분석, 어떠한 관점에서 투자를 할지라도 신뢰할 수 있는 최대한의 정보를 가능한 많이 수집하고, 다른 사람들보다 빨리 분석해야 수익을 발생시킬 수 있다는 것에는 이견이 없습니다. 특히 공시는 기업이 직접 확인된 사실을 모두에게 제공하는 것으로, 어떤 정보보다도 중요합니다. 뉴스도 마찬가지 입니다. 확인된 사실이 아닐지라도 투자자들의 심리에 영향을 미쳐 가격에 큰 영향을 미칩니다.

하지만 하루에도 수 백 건 이상, 수집이 어렵습니다.

이미 대형 금융회사들은 각자의 정보망을 갖추고, 방대한 정보를 수집하고 분석하는 시스템이 구축되어 있습니다. 이를 투자에 활용해 많은 수익을 올립니다. 하지만 일반 투자자의 입장은 다릅니다. 하루에만 수 백 건의 공시가 DART를 통해 쏟아지고, 수 천 건의 뉴스가 실시간으로 업로드 됩니다. 신문의 지면을 통해 정보를 확인하는 것은 말도 되지 않고, 인터넷을 통해 직접 찾아보는 것도 한계가 있습니다.

비정형 데이터라서 분석은 더 힘듭니다.

또한 대부분의 공시와 뉴스는 수치화 되지 않은 비정형 데이터라서, 내게 필요한 정보만 따로 찾아 분석하는 것이 매우 어렵습니다. 때문에 투자에 필요한 정보를 놓쳐, 수익 기회와 손실 위험을 바라만 볼 수 밖에 없는 상황인 경우가 많습니다.

코스소개

POINT 1

필요한 데이터만 뽑아내는 금융/투자 텍스트 분석을 배웁니다.

방대한 양의 데이터에서 나에게 중요한 정보만을 취사선택하고, 5주 동안 텍스트 분석을 집중적으로 배워 완벽히 이해할 수 있습니다.

POINT 2

전자공시 / 뉴스 데이터를 수집, 분석, 자동화해 실시간 투자 전략을 만듭니다.

파이썬을 활용해 분석 자동화 프로그램을 직접 만듭니다. 오직 나의 투자/업무에만 맞춰진 실시간 분석 자동화 레포트를 만들고 투자 전략에 활용합니다.

POINT 3

나의 업무/투자에 정말 필요한 데이터 분석까지 배웁니다.

페이스북 그룹 혹은 매주 진행하는 Lab 시간에 나에게 따로 필요한 내용이 있다면, 강사님께 요청하여 준비한 자료를 이용해 본인의 업무/투자에 바로 사용해보세요.

공부도 하고!
학습지원금도 받고!

현금 5만원을 학습지원금으로 드립니다.

패스트캠퍼스의 수강의지를 강화하기 위한 지원금 제도를 운영합니다
패캠이 제안하는 학습 목표를 달성하고 커리어 이상의 성취감을 얻어가길 바랍니다.

출석

1-5주 모두

학습노트

1-5주 모두

강사소개

이승준 대표
FinanceData.KR

이승준님은 LG소프트 연구원을 시작으로 스타트업과 KB증권 IT센터까지 IT 실무 경력 23년 이상의 베테랑입니다.
현재, 금융투자를 위한 도구개발과 서비스를 제공하는 FinanceData.KR의 대표로 일하며, 패스트캠퍼스와 금융 데이터 분석과 수집 자동화 강의, 파이썬을 활용한 전자공시 분석 자동화 강의를 4년째 진행하고 있습니다. 파이콘 2014, 2018에서 “파이썬+금융”을 주제로 연사로 서기도 했습니다.

· 2017~ FinanceData.KR 대표
· 2009~2016 KB증권 IT센터, 팀장
· 1998~2008 일래스틱웨어, 대표
· 1995~1997 쌍용정보통신 시스템연구소, 연구원
· 1993~1994 LG소프트, 연구원

강사인터뷰

안녕하세요, 이승준 강사님 간단한 소개 부탁드립니다.
안녕하세요? 이승준이라고 합니다. 요즘은 주로 패스트캠퍼스에서 금융 데이터 관련 대한 강의를 하고 있습니다. IT회사를 설립하여 10년 넘게 운영했었고, KB증권 IT센터에서 9년간 근무했었습니다.
업무 때문이기도 하지만 예전부터 데이터 수집과 분석에 많은 관심을 가지고 있었고, 최근에는 금융 데이터와 실제 투자를 연결하는 작업을 하고 있습니다.

본 코스의 핵심 포인트는 무엇일까요?
수업의 핵심은 1)전자공시 수집과 분석 자동화, 2) 전자공시기반 투자전략, 3) 뉴스 텍스트 트렌드 분석 — 이렇게 크게 3가지 입니다.
1) 전자공시 수집과 분석 자동화: : 전자공시 데이터 전체를 수집하여 나의 DB로 구축하고, 모니터링과 보고서 생성등을 자동화 합니다.
2) 전자공시기반 투자전략: 계약공시, 지분공시 등을 활용한 다양한 투자전략과 투자 아이디어를 공유합니다.
3) 뉴스 텍스트 트렌드 분석: 뉴스 텍스트를 수집하고, 자연어 처리와 텍스트 분석을 통해 센티멘트 분석, 트렌드 분석 등을 통해 투자에 활용하는 것이 주요 핵심 입니다.
나만의 공시DB를 구축하고, 공시를 모니터링하고, 메신저로 알림을 받는 자동화와 뉴스 텍스트를 분석하여 투자에 활용하는 방법을 다루는 것이 주요 핵심입니다.

추천대상

DART 전자공시 정보를 업무 및 개인 주식 투자 알고리즘에 포함하고 싶은 분

정형화된 데이터의 중요성은 알지만, 비정형화된 데이터의 중요성은 아직 느끼지 못한 분

DART 전자공시 정보를 분석 자동화 및 알람 시스템으로 구현해 효율적으로 이용하고 싶은 분

수강생후기

★★★★★
김재구 수강생

DART, KRX, 네이버 금융에서 실제로 어떤 데이터를 이용해서 어떤 공시분석 방법을 통해 투자를 하는지에 대해 매우 자세하게 나와 있어 방향을 잘 잡는데 큰 도움이 되었습니다. 또한 매뉴얼대로 따라 하다 보니 쉽게 자동화시스템을 구축할 수 있었습니다.

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★★★★★
1기 수강생

강의 및 페이스북 커리큘럼이 매우 좋음. 복습하기에 용이했음. 더 보강된 강의가 있으면 듣고싶다.

★★★★★
1기 수강생

강사님의 자세한 설명이 만족스러움. 초보자가 듣기에는 어렵다.

★★★★★
2기 수강생

참신한 내용, 충실한 자료, 열정적인 강사님

★★★★★
2기 수강생

전문지식과 설명력이 결합된 명강의

★★★★★
2기 수강생

새로운 Tool 및 개발 방법에 대해 유익한 정보와 Tip을 배울 수 있었음, 방대한 자료 및 URL 정보 공유해 주셔서 강의 이상을 얻을 수 있었음

★★★★★
3기 수강생

DART를 자주 이용하는 사용자에게 크게 유용할 내용입니다

★★★★★
3기 수강생

강의 끝난 후에도 수업 내용을 다시 복습할 수 있는 충분한 자료 적극적, 성실히 강의 내용을 전달하려는 의지 짧은 교육기간이지만 실제 쓸 수 있는 코드들

★★★★★
3기 수강생

(이론, 실습) 모든 부분이 금융쪽 일하시고, 투자하는데 도움이 되는 커리큘럼으로 되어있고, 강사님 또한 성심성의것 열정적으로 설명해주시고 보강까지 해주셔서 감사했습니다.

커리큘럼

① 전자공시 분석 환경 구축

  • 강의 오리엔테이션
  • 데이터 분석을 위한 파이썬 개요
    • 파이썬 개요, 파이썬 프로그래밍 정리법
    • 데이터 분석을 위한 파이썬 핵심 요약
  • 파이썬 데이터 분석 환경 만들기
    • 데이터 분석 환경 구축
    • 개발 도구(구글 Colab, 주피터 노트북) 활용하기
  • 데이터 크롤링의 이해
    • 크롬 개발자 도구와 크롤링 대상 사이트의 구조 분석
    • requests, BeautifulSoup 데이터 크롤링
    • Selenium 고급 크롤링 이슈들과 브라우저 자동화
  • 전자공시 Open API
    • 전자공시 Open API 개요
    • JSON, XML 데이터 다루기
  • LAB
    • 웹 사이트 크롤링과 텍스트 수집
    • 전자공시 공시 보고서 목록과 제목 가져오기

② 전자공시 보고서 DB 구축과 분석

  • 전자공시 보고서 DB 구축
    • 보고서 링크, 제목 데이터 DB 구축 하기
  • 파이썬으로 문자열 다루기
    • 파이썬의 다양한 문자열 처리 함수들 익히기
    • ‘한글이 깨지는 경우’ – 유니코드, UTF-8 그리고 한글 인코딩
    • 한방에 추출하기 – 파이썬 정규식 개요
    • 정규식을 활용한 데이터 추출
  • 비정형 문서에서 데이터 추출
    • 텍스트 데이터 추출 기법
    • HTML 문서 파싱 및 분석 (BeautifulSoup)
    • HTML 테이블 분석 기법
  • pandas
    • 데이터 전처리를 위한 pandas의 주요 기능
    • pandas 데이터 분석
  • 전자공시 보고서 다루기 상세
    • Open API로 가져져올 수 없는 데이터 수집 하기
    • 전자공시 하위 보고서 텍스트 가져오기
    • 전자공시 첨부 파일(엑셀,PDF,ZIP)  수집하기
  • 전자공시 DB 분석
    • 종목별 보고서 제목 검색
    • DB 분석을 위한 DB 쿼리
    • DB 분석과 시각화
  • LAB
    • 개별 종목 공시 빈도 분석
    • 사업보고서 재무제표 엑셀 파일 수집과 분석

③ 전자공시 분석 알림 자동화

  • 메신저 알림
    • 전자공시를 모니터링 + 메신저로 보고서 알림 구현
    • 관심종목에 대한 전자공시 보고서 제목 모니터링 + 메신저 알림 만들기
  • 자동 실행 스케줄링
    • 스케쥴링하여 주기적 자동 실행하기 (cron, schtask)
  • 이메일
    • 템플릿 기반 리포트 생성하기 (Jinja2)
    • 이메일에 첨부 파일 추가하여 보내기
  • 가격 데이터와 재무 데이터
    • 가격 데이터 수집(FinanceDataReader)과 시각화
    • 재무제표 구축 (네이버 5년 재무제표, FnGuide 10년 재무제표)
    • 전자공시와 가격 연계 분석
  • 구현 사례 분석과 운영
    • 전자공시(예: 지분공시)를 활용한 이벤트 기반 투자 알림
    • 전자공시 데이터베이스 일일 분석 보고서 자동 생성 리포트
  • LAB
    • 전자공시 모니터링 구현

④ 전자공시 투자전략

  • 계약공시 분석과 투자전략
    • 단일판매 공급계약 공시 개요
    • 공급계약 공시의 핵심 추출(계약금액, 최근매출액, 매출액대비)
    • 과거 공급계약 공시 데이터 추출
  • 증자공시 분석과 투자전략
    • 무상증자 공시, 주식분할 병합 공시
    • 증자, 분할, 병합이 호재가 되는 경우 분석
    • 증자, 분할 사례 분석
  • 지분공시 분석과 투자 전략
    • 대량보유/주요주주 지분 공시 활용한 인사이더 투자
    • 과거 지분 공시 이력 분석 (지분 변화의 효용성 파악)
  • 자자수 취득, 공개매수 투자전략
    • 자사주 취득 사례 분석
    • 공개매수 사례 분석
  • LAB
    • 공시 사례 분석 (가격 데이터 연계 분석)
    • 공시 시점과 가격 움직임 분석 (일봉 분석, 분봉 분석)

⑤ 뉴스 텍스트 마이닝과 투자전략

  • 뉴스 텍스트 수집
    • 뉴스 텍스트 소스와 한글 인코딩
    • 언론사 RSS 피드를 활용한 뉴스 수집 (1만개 이상)
  • 뉴스 텍스트
    • 분야별, 언론사별, 전체 개별 종목별 뉴스 수집
    • 뉴스 텍스트 마이닝을 통한 산업 분석, 트렌드 분석, 이벤트 분석
  • 뉴스 텍스트 마이닝과 자연어 처리
    • 자연어 처리 기술 개요
    • 텍스트 마이닝 주요 주제
    • 자연어 텍스트 처리 (NLTK)
    • 한국어 텍스트 처리 (KoNLPy)
  • 뉴스 텍스트 마이닝과 감성분석
    • TF-IDF 키워드 추출
    • Word Embedding 활용한 투자 인사이트
    • 뉴스 텍스트 Word Cloud
    • 뉴스 텍스트 감성분석
  • LAB
    • 수강생들이 미리 요청한 프로젝트에 대한 강의 및 공유

강의장안내

서울시 강남구 강남대로 364 미왕빌딩
강남역 4번 출구 바로 앞

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학습 목표 1. 출석 100%

5주 과정의 모든 수업에 참석해야만, 학습지원금 지급 요건 1에 충족됩니다.

학습 목표 2. 학습노트 제출

매 회차 마다, 강의 내용을 정리한 학습노트를 100% 제출해야 학습지원금 지급 요건 2를 충족합니다.

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