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자기계발 금융 · 재테크

(2024년) 파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석 대시보드

(5)
2개의 수강평 ∙  20명의 수강생

30%

38,500원

55,000원
지식공유자: 다니엘
총 48개 수업 (5시간 44분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[금융 · 재테크, 데이터 분석] 강의입니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

✍️
이런 걸
배워요!
금융 데이터 통계분석
Plotly를 활용한 인터렉티브 시각화
파이썬 객체지향 프로그래밍
Pandas 시계열 분석
데이터 병렬 처리를 통한 해석 가속화
아나콘다 (anaconda)를 활용한 파이썬 패키지 관리

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
파이썬으로 통계적으로 금융 데이터를 분석하고 싶은 분
객체 지향을 적용하여 파이썬 스크립트를 tidy (깔끔)하게 작성하기를 원하는 데이터 분석가
영어를 독해하듯이 기초 프로그래밍 독해 (ex. for loop 문)가 가능하신 분.
📚
선수 지식,
필요할까요?
기초 프로그래밍 독해 능력 (ex. loop 문)

안녕하세요
다니엘 입니다.
다니엘의 썸네일
  • 서울대학교 기계항공 공학부 졸업

  • 영국 크랜필드 대학교 기계항공 석사 졸업

  • 독일 함부르크 공대 기계공학 박사 수료

  • 독일 Nordex Wind Senior Data Scientist

  • 영국 Wood Energy Data Analysis Senior Consultant

  • Databricks Data Engineering Project

  • Kaggle Stock Trading Competition top 3%

  • 현 AI 스타트업 (MUSTai) 개발팀장

커리큘럼 총 48 개 ˙ 5시간 44분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개 및 페어 트레이딩 기초
섹션 1. 초보자를 위한 Azure 가상 머신 설정
로컬이 아닌 클라우드 기반 분석 환경을 선택하는 이유 10:25
Azure VM 없이 바로 시작하기: 케글 노트북 활용 미리보기 03:06 Azure 무료 계정 만들기: 새 사용자를 위한 무료 혜택 미리보기 05:45
Azure 계정 업그레이드 03:33
비용 관리 전략: 예상치 못한 과금 방지를 위한 예산 설정 방법 02:55
하드웨어 용량 사용 승인 요청: Quota Increase Request 04:38
5분 첼린지: Windows 가상 머신 쉽고 빠르게 만들기 09:08
자동 종료 설정: 가상 머신의 효율적 비용 관리 02:15
섹션 2. Python 데이터 분석을 위한 필수 소프트웨어 설치하기
미니콘다 설치: 빠르고 간편한 분석 환경 구성 01:48
코딩 환경 구축: Visual Studio Code 설치 및 설정 01:41
Visual Studio Code에 익스텐션 설치하기: Python & jupyter 01:26
(Optional) Github 계정 생성 및 Copilot으로 코드 작성 가속화 05:47
섹션 3. 콘다 (conda)를 사용하여 금융 분석 환경 설정하기
기본 환경 만들기: conda create -n myenv-finance-analysis python=3.9 01:25
첫 패키지 설치하기: pip install yfinance 02:28
환경 백업하기: conda env export > yaml 01:50
두 번째 패키지 추가하기: pip install seaborn 00:58
YAML로 환경 복원하기: conda env create --force -f yaml 05:39
섹션 4. 금융 분석을 위한 Python Crash Course
파이썬의 다양한 데이터 구조 이해하기: 딕셔너리, 튜플, 리스트, 집합 11:40
For Loop 활용하기 04:30
For Loop 개선하기: List Comprehension 미리보기 08:21
판다스를 활용한 금융 시계열 데이터 분석 26:27
Plotly로 시계열 데이터 시각화하기 03:27
Plotly를 이용한 인터랙티브 차트 만들기 11:13
Oject Oriented Programming (OOP) 구조 이해하기: 매개변수, 속성, 그리고 메소드 09:16
섹션 5. 파이썬으로 페어 트레이딩 백테스팅 시작하기
yahoo finance를 이용하여 sp500 주식 데이터 불러오기 04:19
페어 트레이딩을 위한 고상관 주식 조합 도출 15:51
고상관 주식의 시계열 분석: Plotly 인터렉티브 차트 07:12
페어 트레이딩 전략 구현: PairTradingFinancialAnalysis 클래스생성 (OOP Part 1) 15:28
객체지향 signal_calculation() 메서드 추가하기 08:49
객체지향 signal_summary() 메서드 추가하기 -1 07:08
객체지향 signal_summary() 메서드 추가하기 -2 03:45
객체지향 margin_calculation() 메서드 추가하기 14:23
객체지향 trading_summary() 메서드 추가하가 06:52
병렬 처리로 수익 계산하기: Parameter Optimization (List Comprehension) 05:46
병렬 처리로 수익 계산하기: Parameter Optimization (Joblib Parallel) 06:14
통계적 방법을 통한 페어 트레이딩 최적 파라미터 도출하기 06:48
환경 백업하기: conda env export > myenv-finance-analysis.yaml 02:45
섹션 6. 파이썬으로 페어 트레이딩 전략 재검증하기
yahoo finance를 이용하여 5분 간격 데이터 불러오기 05:11
PairTradingFinancialAnalysisIntraDay 클래스 생성 (OOP Part2) - 상속과 다형성의 의해 18:56
백테스팅 결과로 도출된 최적 파라미터로 최근 수익계산하기: 전략의 재현성 검증 06:03
머신 러닝 모델로 수익 예측하기 11:25
최종 포트폴리오 결정 11:48
케글 노트북으로 분석 자동화하기 08:00
강의 게시일 : 2024년 04월 02일 (마지막 업데이트일 : 2024년 04월 02일)
수강평 총 2개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
법경 thumbnail
5
많이 좋아요
2024-04-08
지식공유자 다니엘
감사합니다. 좋은 강의로 더 노력하겠습니다.
2024-04-09
김명희씨 thumbnail
5
어려운 내용인데 초급자 입장에서 차분하게 설명해주시니 도움이 됩니다. 여러번 반복해서 들어볼 생각입니다.
2024-04-11