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38,500원
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!
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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?
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?
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기초 프로그래밍 독해 능력 (ex. loop 문)
안녕하세요
다니엘 입니다.
다니엘 입니다.
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
4 강
∙ 32분
강의 오버뷰: 파이썬을 활용한 트레이딩 분석 마스터 코스
미리보기
06:39
페어 트레이딩 파이썬 분석 결과 소개 (하이레벨 오버뷰 관점)
미리보기
11:03
페어 트레이딩의 개념과 레버리지 계좌 이해하기
14:18
강의 자료 다운로드
섹션 1. 초보자를 위한 Azure 가상 머신 설정
8 강
∙ 41분
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
4 강
∙ 10분
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
5 강
∙ 12분
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
7 강
∙ 1시간 14분
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
13 강
∙ 1시간 45분
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
6 강
∙ 1시간 1분
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
섹션 7. Part 2 소개
1 강
∙ 6분
강의 게시일 : 2024년 04월 02일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 02일)
수강평
총 3개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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차분하게 설명해주셔서 이해하기 편하네요.
2024-04-18
어려운 내용인데 초급자 입장에서 차분하게 설명해주시니 도움이 됩니다. 여러번 반복해서 들어볼 생각입니다.
2024-04-11
많이 좋아요
2024-04-08