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In this class, you will learn about the principles and methods of analyzing and processing various types of financial data using Python's Pandas library, apply them to situations you may encounter in the real world, and ultimately learn how to implement backtesting based on financial statement data (based on Kang Hwan-guk's book, "You Can Do Quant Investment"). As a result, you can break away from being a "passive investor" who simply follows what others say without verifying or basing the investment logic, and become a "self-directed and active investor" who can freely extract various elements necessary for strategy implementation from data and quantitatively analyze them using Python and Pandas.

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Data-driven stock quant investment with Python Part 1

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.

DeepingSauce

입문

초급

중급이상

판다스

Pandas

Investment

투자

Quant

퀀트

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

오리엔테이션

시스템 트레이딩 정의 & 기본 구성

Pandas의 핵심 자료형, Series와 DataFrame

데이터를 낱낱이 파헤치는 무기, Pandas API

그룹을 지어 분석하기, Split - Apply - Combine

다수의 데이터끼리는 어떻게 합칠까?

숫자보다 훨씬 뛰어난 전달력, 시각화(Visualization)

배운 것을 그대로 Final project에서! 재무제표 기반 백테스팅

Summary & Wrap-up