퀀트투자 백테스트 검증부터 — 파이썬 과최적화 잡기

백테스트 결과표는 보통 세전입니다. 수수료와 세금 유형 세 가지를 넣은 Python 백테스트 엔진을 만들고, 규칙과 통과 기준을 결과보다 먼저 적어 둔 뒤 뒤 기간으로만 판정하는 과정을 실제 코드와 결과 그대로 보여 줍니다.

파이썬으로 나만의 부동산 분석 시스템을 만들어보며, 데이터 전처리와 비주얼 라이징을 할 수 있는 가장 효과적인 방법을 배워봅니다.

파이썬·데이터 분석부터 머신러닝·텍스트마이닝·딥러닝·Transformer까지, AI 핵심 원리를 이론 중심으로 배우고 주요 주제는 실습으로 확인하는 입문 강의

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

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빅분기 실기 기출 2~12회를 직접 분석해 실제 시험에 나온 문법만 30강으로 정리했습니다. 예제로 문법을 익히고 → 직접 풀어 보고 → 정답을 확인하는 흐름이라, 듣기만 해도 제1유형(판다스)·제2유형(머신러닝)·제3유형(통계 검정) 풀이 순서가 머리에 남습니다.

AI를 활용해 매출·재고 데이터를 분석하고, 근거 있는 발주안을 만드는 실습 중심 강의입니다. AI에게 목표와 제약 조건, 원하는 결과물을 정확하게 전달하는 방법부터 매출분석, 수요예측, 다품목 발주 최적화까지 연결합니다. 제공된 교육용 데이터·프롬프트·코드로 계산 결과를 확인하고, 조건을 바꾸며 의사결정의 근거를 검증합니다. 마지막에는 30개 상품의 발주안과 한 장의 의사결정 보고서를 완성해, 취업 준비와 실무 역량 확장에 활용할 수 있습니다.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

본 수업에서는 파이썬(Python)의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 다양한 형태의 금융데이터를 분석하고 처리하는 원리와 방법에 대해 배우고, 이를 실전에서 마주할 수 있는 상황에 적용해보며 최종적으로는 재무제표 데이터에 기반한 백테스팅(backtesting)을 구현하는 법(강환국님 '할 수 있다 퀀트 투자' 책 기반)에 대해서 알아봅니다. 결과적으로 여러분들은 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이, 단순히 남이 좋다는 것만 따라하는 '수동적인 투자자'에서 벗어나, 전략 구현에 필요한 다양한 요소들을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)로 활용하여 데이터로부터 자유자재로 추출하여 정량적으로 분석할 수 있는 '자기 주도적이면서 능동적인 투자자'가 될 수 있습니다.

빈 스타터 앱에서 시작해 종목 필터링, VCP 패턴 분석, 수급 추적, 백테스트, AI 코멘트, 텔레그램 알림까지 65개 노드를 직접 추가하며 실제 작동하는 투자 분석 워크플로우를 구축합니다. AI가 생성한 코드를 실제 앱 기능으로 연결하고, 국장과 미장을 아우르는 자신만의 분석 파이프라인을 완성하는 실습형 강의입니다.

ChatGPT를 일상적인 질문 도구에서 실무 도구로 확장합니다. 프롬프트엔지니어링, Projects·Work, 글쓰기·문서·CSV 분석을 연습하고, 실제 업무를 가정한 프로젝트로 결과물을 만듭니다.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

파이썬의 기본을 익히신 분들이 이 강의를 보고 나면 어떤 식으로 파이썬을 활용할 수 있는지 배우게 될 것입니다.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.