퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 2 대시보드

중급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 금융 · 재테크] 강의입니다.

파이썬(Python)을 활용해 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들고 싶으신가요? 이 강의에서는 파이썬 중급자를 대상으로 금융데이터 분석을 위한 인터랙티브 웹 대시보드를 만들어 보며, 심도있는 계량화 작업을 위한 페어 트레이딩 전략에 대해 학습해 봅니다. 여러분들만의 유용한 분석도구를 만들어 금융데이터를 더욱 강력하게 분석하고, 현명한 투자 결정을 내리는데 도움이 되기를 바라겠습니다.

금융데이터 분석을 더욱 똑똑하게!
실전 투자에 도움이 되는 기술, 놓치지 마세요.

증권 분석 레벨 업이 
필요한 분들이라면 주목! 📈

투자를 하다 보면 이런저런 궁금증이 생기기 마련입니다. 
금리가 오르면 어떤 섹터에 투자를 해야 할까요? 
금리가 오르면 은행 섹터도 반드시 함께 오르는 걸까요?

여러 매크로 데이터가 움직이면 실제 섹터들이 어떻게 따라 변하는지,
내 생각대로 움직이는지 아니면 그 반대로 움직이는지 관찰할 수 있는 도구가 필요합니다.
매번 파라미터를 변경하고 다시 실행하는 정도로는 이런 움직임을 관찰하기 불편합니다.

이때 복잡하고 다양한 지수를 관찰하고, 내가 원하는 결과물을 바로 확인할 수 있는 대시보드가 있다면 그 역할을 충분히 해줄 수 있습니다.

실전 투자에 도움이 되는 인터랙티브 대시보드 만들기! 
이 강의로 훨씬 편리하고 강력한 금융데이터 분석과 가까워지시길 바랍니다.

파트 2에서는 🚩

앗, 혹시 여러분의 고민은 아닌가요? 💡

파이썬 프로그래밍 및 기초적인 시계열 데이터 분석을 할 수 있는 분들을 대상으로, 파이썬을 활용해서 실전 투자에 도움이 될만한 도구를 만들어 봅니다.

지난 ‘퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기’ Part 1에서는 금융데이터 분석에 필요한 함수를 만드는 방법을 익혔습니다. 간단한 프로그래밍 및 데이터 분석 기술을 배웠다면, Part 2에서는 좀더 복잡한 문제를 해결하는 방법에 한 걸음 더 다가설 때입니다. 실전 투자에 도움이 되는 수준의 대시보드를 내 손으로 만들어보세요!

실전 투자를 위한 분석 도구, 
내 손으로 직접! 🛠️

_{파이썬 웹 인터랙티브 대시보드
(데이터 시각화 라이브러리 Plotly + 
대시보드 구축 프레임워크 Dash)} 

_{ETF 데이터를 활용한
통계적 차익거래 - 페어 트레이딩 
(Long & Short 투자 전략)}

_{투자에 도움이 되는 
데이터 및 금융 배경 지식을 통한 
금융데이터 움직임 이해하기} 

학습 내용을 
확인해보세요.

프로젝트 1. 탑다운 투자를 위한 웹 인터랙티브 대시보드 만들기

현재 금융시장에서 이슈가 되고 있는 매크로 변수의 움직임에 따라 내가 투자하는, 혹은 투자할 대상의 섹터가 어떻게 움직이는지 관찰할 수 있는 도구를 만듭니다. 여러 변수의 움직임에 따라 변화하는 것을 만드려면 함수의 변수를 여러 번 바꿔서 실행하며, 동시에 여러 개의 함수를 관찰할 수 있는 도구가 필요합니다. 그러한 도구를 만들기 위해 파이썬을 활용해 내가 원하는 결과물을 웹 페이지에 출력하며, 웹 페이지에 함수의 변수를 입력하고, 파이썬을 재실행할 필요 없이 변하는 함수의 결과물을 확인할 수 있는 웹 대시보드를 만듭니다. 이 대시보드를 통해 여러분은 웹 페이지에서 여러 데이터와 함수의 결과를 편리하게 관찰할 수 있게 됩니다.

ETF?
이번 강의에서는 매크로 변수의 움직임을 관찰하기 위해 ETF Close Price Time Series Data(ETF 종가 데이터)를 사용합니다. ETF는 각 상품의 움직임을 추적하는 상품으로써 각 상품별 움직임을 잘 나타내는 데이터입니다. 시간이 지날 수록 금융시장이 발전하고, 다양한 상품이 출시됨에 따라 ETF 종류도 다양해지고 있습니다. 아직은 그렇게 상품이 다양하지 않지만, 점차 국내 ETF도 미국처럼 다양해질 거라 예상됩니다. ETF를 이용하면 다양한 거시경제 데이터를 사용하기 위해 다양한 사이트에서 데이터를 받아오는 수고를 줄일 수 있게 됩니다.

프로젝트 2. 페어 트레이딩 대시보드 만들기

두 번째 프로젝트로는 통계적 차익거래 중 하나인 페어 트레이딩(Pair Trading)을 배워봅니다. 페어(대상 종목)를 설정하는데 필요한 통계적 가정을 설정하고, 그러한 가정에 맞는 페어를 선정한 뒤 Long-Short 전략을 설정해 봅니다.

지난 Part 1 강의에서 입문자 수준의 지수(Index)를 만들었다면, 이번 강의에서는 중급자를 대상으로 금융데이터에 대한 이해가 있고 현상을 파악해야만 시도할 수 있는 계량화 전략을 선택했습니다. 이는 알고리즘 트레이딩에 많이 활용되며, 최근에는 머신러닝을 통해 패턴을 찾는 데 사용되고 있습니다. 해당 개념이 금융 알고리즘 트레이딩에 많이 사용되는 전략이라는 사실을 알려드리고 싶었습니다. 페어 트레이딩을 통해 단일 자산만으로는 구성할 수 없는 전략을 만들어 볼 것입니다.

하나의 주식을 매수하는 관점에서 추세에 따른 수익을 얻기 위한 투자만을 해오셨나요? 이제는 페어 트레이딩을 통해 스프레드 관점에서의 전략을 학습합니다. 스프레드 매매는 금융권에서 많이 사용하는 전략으로, Long & Short 전략이 대표적입니다. 개인이 매도 포지션을 잡기는 어려운 만큼 ETF 데이터를 통해 페어 트레이딩을 시도해 봅니다. 자신만의 다양한 전략을 구현하고 금융데이터에서 발생하는 현상을 직접 관찰해 봄으로써 금융데이터의 움직임을 이해하는 데 많은 도움이 될 것입니다.

투자에 도움이 되는 데이터 및 금융 배경 지식

데이터 분석에는 계량적인 분석 방법론도 중요하지만, 그보다는 ‘데이터에 대한 이해’가 우선이라 생각합니다. 이번 강의에서는 금융데이터 분석 도구를 만들고 끝나는 것이 아니라 우리들만의 투자 분석 도구를 만드는 것이 목표입니다. 그리고 금융데이터에 대한 이해도가 높을수록 더욱 유용한 투자 분석 도구를 만들 수 있습니다. 단순히 숫자만으로 결과를 나타내려고 하면 실제 투자와는 멀어질 수밖에 없습니다. 때문에 금융데이터의 움직임을 이해할 수 있는 배경 지식이 꼭 필요합니다.

이번 강의에서는 Finance Background 섹션을 따로 준비했습니다. 금융에는 정답이 없지만, 지금껏 투자를 업무로 삼아오며 느낀 강의자의 개인적인 견해를 준비했습니다. 이번 강의에서 왜, 어떤 의미로 이러한 데이터를 사용했는지, 왜 사용해야 하는지에 대해 설명해 드리고자 합니다.

물론 금융은 복합적으로 움직이는 세계이기에 이분법적으로 명확하게 설명할 수는 없습니다. 하지만 자신만의 논리를 구축하고 금융데이터를 바라보며 분석하는 것과 그렇지 않은 것의 차이는 크다고 생각합니다. 이런 생각을 여러분께 전달하고 공유하고자 합니다. 여러분께서도 금융현상을 해석할 수 있는 자신만의 견해를 통해, 더욱 활용도 높은 금융 분석 도구를 만들 수 있기를 기대합니다.

강의를 만든
지식공유자 한마디 🎤

안녕하세요! ownCode입니다. 
이번 강의를 통해 수강생 여러분이 좀 더 깊이있게 금융데이터를 분석할 수 있도록 자신만의 유용한 투자도구를 만들기를 바라는 마음으로 오랜 시간 고민하면서 강의를 준비했습니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 유용한 투자 도구를 만들어 현명한 투자 결정을 내리고, 금융데이터를 이해하는 데 도움이 되기를 바라겠습니다.

자주 묻는 질문 💬

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