인프런 - 최대 AI, AX 강의 학습 플랫폼

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

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.

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.

자동 수익을 낼 수 있는 비트코인 암호화폐 코인봇 개발을 위한 [아이디어 발굴 - 데이터 수집 - 백테스트를 통한 검증] 프로세스와 강사가 개발한 AIS1, AIS2 투자 전략의 원리, 종목 선정과 매수, 매도 타점과 백테스트, 봇 실행을 위한 소스 코드를 학습할 수 있는 강의입니다.

암호화폐 자동매매 코인봇을 만들고 운영하는데 필요한 A부터 Z까지의 모든 과정을 학습합니다. (거래소 API 사용법 기초, AWS를 이용한 배포) 또한 암호화폐 시장의 구조적 특성을 이용한 연 10% 내외의 무위험 수익을 얻을 수 있는 투자전략(김치 프리미엄 이용 등)을 학습할 수 있습니다.

ChatGPT와 파이썬을 활용해 코인 매매 시그널을 무한히 자동 생성하고, 이를 백테스팅 및 검증하는 과정을 실습을 통해 직접 구현해볼 수 있어요. 또, AI가 자동 생성한 모든 전략들을 합쳐 하나의 전략으로 만들고, 이를 활용해 실제 매매에 적용하는 방법을 배울 수 있어요.

수주가 늘고 수주잔고가 쌓이면 앞으로 실적도 좋아질까요? 계약자산과 계약부채가 증가하면 좋은 신호일까요? 그리고 지금 들어온 수주는 언제 매출과 이익으로 나타날까요? 재무제표를 공부했더라도 실제 기업을 분석하다 보면 현재의 숫자를 미래 실적과 어떻게 연결해야 하는지에서 막히는 경우가 많습니다. 저는 15년 이상 기업금융과 여신심사 현장에서 다양한 산업의 수많은 기업을 분석해 왔습니다. 기업의 사업구조와 재무위험을 판단하는 과정에서, 단순히 재무비율을 계산하는 것보다 사업의 변화가 재무제표의 숫자로 어떻게 이어지는지를 추적하는 것이 중요하다는 것을 경험했습니다. 이 강의에서는 이러한 경험을 바탕으로 HD현대중공업, 두산에너빌리티, HD현대일렉트릭 등 실제 기업의 사업보고서와 재무제표를 분석합니다. 수주증감과 수주잔고, 계약자산·계약부채, 생산 리드타임, 선가와 원가, 영업이익률과 현금흐름을 서로 연결해 수주가 실제 실적으로 전환되는 과정을 단계적으로 추적합니다. 건설기업 사례에서는 계약자산과 예정원가, 원가율, 현금흐름을 통해 인식된 매출과 이익의 신뢰성까지 살펴봅니다. 중요한 것은 특정 지표 하나를 공식처럼 외우는 것이 아닙니다. 같은 계약부채배수라도 기업의 사업구조와 생산 리드타임에 따라 의미가 달라질 수 있고, 수주잔고가 증가하더라도 실제 수익성 개선으로 이어지는지는 별도로 확인해야 합니다. 따라서 이 강의에서는 기업마다 어떤 숫자를 먼저 봐야 하는지, 무엇과 함께 확인해야 하는지, 그리고 그 변화가 실제 매출과 이익으로 이어지는지를 어떻게 검증해야 하는지를 실제 사례를 통해 익힙니다. 강의를 마치고 나면 단순히 “수주가 늘었다”, “계약부채가 증가했다”는 정보를 확인하는 데서 그치지 않고,일감 → 매출 → 이익 → 현금의 흐름을 따라 현재의 숫자에서 미래 실적의 방향을 스스로 판단하고 검증할 수 있는 기업분석의 기준을 갖게 되는 것을 목표로 합니다.

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