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Pythonによる証券データの収集と分析でシグナルとノイズを見分ける

投資講義ではありません。証券データを通じたデータ収集、分析、可視化を扱います。多様なデータフォーマットを扱い、様々なテキスト前処理技法を習得します。時系列データの可視化技法やスケールの表現方法、株価データを解釈するためのいくつかの技法を扱います。この講義は、データ分析を通じてインサイトを得る方法を学んでいく講座です。株価データを通じて学んだ内容を、時系列が活用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、可視化に活用できるように構成されています。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Plotly
Plotly
Pandas
Pandas
Numpy
Numpy
Seaborn
Seaborn
Python
Python
Plotly
Plotly
Pandas
Pandas
Numpy
Numpy
Seaborn
Seaborn

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

yonghankim7

93% 受講後に作成

本当に最高の講義だと思います!多くの講義が入ってきましたが、パク・ジョは先生の講義のようにたくさん学び、役に立った講義は初めてだと思います!途中で自分自身を混乱させる文法があるので、"まあ…それはなぜそうですか?"と考える時がありますが、先生が概念説明をしてくださった後、映像でまさにこのような文法はなぜできませんか?という質問をくださる方が多いのですが"と私が気になったものをそのままつかんでくれていて、毎回びっくりして授業を聞いた記憶が出ています。悩んでいる皆さん、後悔しない選びましょう!悩んでいればすぐパクジョは先生講義申請してください!!!! 5つ星!

5.0

hakjuknu

94% 受講後に作成

素晴らしい!

5.0

moonchoh

100% 受講後に作成

株に興味があって受講しました。 講義序盤は少し過ぎたが、 頑強まで楽しみにしてます^^

受講後に得られること

  • クローリングではなくウェブスクレイピング

  • FinanceDataReader を使って、本当に一行で株価情報を収集する

  • パンダスのコード1、2行でデータ収集する

  • ブラウザのネットワークタブの理解に基づき、複雑なコーディングなしでデータを収集する方法

  • JSONファイル形式の扱い方

  • 時系列データの扱いとdiff、shiftを通じた様々な演算について学ぶ

  • 株価の日次騰落率と累積収益率を求める

  • seaborn、plotly、pandas plot、matplotlib の違いと使用方法

  • plotly、cufflinksを通じたインタラクティブな可視化手法

  • Pandasのfilter、merge、concat、テキスト前処理の方法

  • ETF、業種・テーマの全銘柄を収集し分析する方法

  • ボリンジャーバンド、MACD、RSIなどの補助指標の実装と原理の理解

  • 株初心者のためのPER、EPS、BPS、PBR、ETF、インバース、レバレッジ、為替ヘッジなどの用語理解

証券データで学ぶデータA to Z、
収集・分析・可視化まで身につけましょう!

データの中から
信号とノイズを見つけ出し、

さらなるインサイトを! 📈

皆さん、もしかして<信号と雑音>という本をご存知でしょうか?
私たちはデータ分析と可視化を通じて不確実な未来を予測し、インサイトを見つけようとします。
そのため、膨大なデータの中から信号と雑音を見つけ出すことがデータアナリストの役割なのです。

この講義は、まさにそのような観点から出発します。
今この瞬間も変動している証券株価データをリアルタイムで取得し、分析します。

증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기

この講義では、データ収集/前処理 - 分析 - 可視化の3段階を経て、

  • 誰かが収集してくれたデータを使う代わりに、データを直接収集し、前処理する方法を学びます。
  • 業務や研究に使用するデータ分析手法を習得し、適用してみることを目的としています。

データ分析、
なぜ証券データで
学ぶべきなのでしょうか?
📊

  • 何十、何百ページものウェブサイトの内容をエクセルにコピペしなければならないとしたら?
  • 収集したデータがバラバラすぎて、どこから手をつければいいかわからないなら?
  • 中学校で習った統計用語、どう適用すればいいかわからないなら?

👉 共感したなら、今こそデータ基礎体力を養う時です!

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasが、証券業界で働くクオンツによって開発されたという事実をご存知ですか? 証券データは、さまざまな分析手法、数式、統計などを適用してみることができるデータです。

カテゴリ型データと数値型データにどのような違いがあるのか、
データのシグナルとノイズを見つけ出すための適切な視覚化手法は何なのか...
証券データを分析することで、さまざまなフォーマットのデータを扱う方法を学ぶことができます。

証券データ分析で養う
データ基礎体力。

보조 지표 이해하고 차트 구현하기

  • ✅ 移動平均、ボリンジャーバンド、MACD、RSIのようなテクニカル分析を直接実装してみたり、
  • ✅ すでに実装されているライブラリを通じてコード1、2行でチャートを描いてみることもあります。
  • ✅ テクニカル分析の原理を理解し、HTSやMTSで見るようなチャートを実装してみます。

どんな人が学ぶと良いでしょうか? 🔍

生きたデータで
データ分析を
学びたい方

Pythonを利用した
データ分析に
入門したい方

データを収集し
前処理する方法を
習得したい方

ボリンジャーバンド、MACD、
RSIなどの補助指標を
実装・分析したい方

📢 前提知識を確認してください!

  • 本講義は初級以上のレベルの講義であり、次のような予備知識が必要です。
    • エクセル形式の表を読み取る方法(行と列の理解)
    • 基本的な四則演算と中学校レベルの数学知識
    • 平均、中央値、パーセンテージ、分散、標準偏差に関する理解
    • Pythonの文字列、数値、リスト、変数に関する理解

この講義だけの
主な特徴をお教えします。⚡️

一つ、コード1、2行でデータ収集 🧹

Seleniumのような重いツールを使わなければ収集できないと思っていたウェブページのデータを、ブラウザのネットワークタブを活用してコード1、2行で収集する方法を学びます。業務や研究に必要な情報を自ら収集し、分析することができます。

二つ目、動的な可視化ツールもOK。 📈

この講義では、静的な視覚化ツールだけでなく、動的な視覚化ツールの使い方も習得します。動的なデータ視覚化を通じて、静的な視覚化ツールだけでデータを表現するよりも、より広範囲で複合的な情報を効果的に伝達し、具現化できるようになるでしょう。

三、森を見る能力を養います 🧰

多くのツールを一度に習得するのは大変です。核となる機能さえ理解すれば大丈夫です。ツールが変わってもドキュメントを見て理解する方法を知っていれば、新しいライブラリが登場しても怖くないはずです。

四、便利に活用するライブラリ! 💡

私たちが「必要だ」と感じる機能は、すでに誰かが抽象化されたライブラリとして作ってくれています。新しいツールをインストールして使いこなす方法を学びましょう。実際のデータ分析において、便利に活用することができます。

五つ、充実した実習資料を提供します。 💻

コードが入力されていないファイル(input)と入力済みのファイル(output)の2種類の演習資料を提供します。説明が書かれた空のセルに直接コードを入力しながら講義を進めることも、コードが記載されたファイルを実行しながら実習を進めたり、講義をすべて聞いた後に空のセルを埋めながら復習したりすることも可能です。

六、テクニカル分析 + 補助指標まで! 📖

証券会社のHTSやMTSで見ることができる様々な補助指標(移動平均、ボリンジャーバンド、RSI、MACD...)を、可視化したチャートに直接実装・表示しながら原理を理解できる過程が含まれています。各種補助指標を自ら実装し、分析方法を身につけたい方に役立ちます。

코드가 입력되지 않은 파일(input)과 입력된 파일(output) 2가지 실습자료를 제공 コードが入力されていないファイル(input)と入力済みのファイル(output)の2種類の演習資料を提供

HTS, MTS 에서 볼 수 있는 보조지표(이동평균, 볼린저밴드, RSI, MACD) 직접 구현하고 원리 이해하기 HTS、MTSで確認できる補助指標(移動平均、ボリンジャーバンド、RSI、MACD)を直接実装し、その原理を理解する


講義一つで
これほど多くのスキルを
学ぶことができます。 📌

この講義で学ぶスキルの要約紹介!

  • 🐼 Pandas : Pythonの代表的なデータ分析ツールで、金融データ分析のために作られました。
  • 🧮 Numpy : パイソンの数値計算ツールです。
  • 📊 matplotlib : パイソンの代表的なデータ可視化ツールです。
  • 📊 seaborn : matplotlibを使いやすく抽象化した高水準の視覚化ツールで、基本的な統計演算を提供します。
  • 📊 plotly : 高水準・低水準の視覚化機能を提供し、インタラクティブな視覚化が可能です。
  • 📊 cufflinks : plotlyとpandasを強力につなぐ生産的なツールです。
  • 📈 FinanceDataReader : コード1、2行で金融データを収集できるツールです。
  • 🌏 Requests : ウェブページのソースコードをHTTP通信で取得できるツールです。
  • 🔍 BeautifulSoup4 : ウェブページのソースコードから必要な情報を取得できるツールです。
  • ⏰ tqdm : データ収集や前処理で時間がかかる作業の進行状況を確認できます。
데이터 시각화를 통한 신호와 소음 찾기
데이터 시각화를 통한 신호와 소음 찾기

気になる内容を
先に確認してみてください! 🙋‍♀️

Q. 非専門家でも受講できますか?

データ分析は専攻・非専攻を問わず、身につけておけば活用できる場面が多いです。エクセルの代わりにPythonを通じたデータ分析手法を習得しておけば、業務や研究で多様に活用することができます。すでに本内容で、オフラインのカリキュラムを通じて非開発職向けの企業研修を実施した実績があります。現場で難しさを感じる部分について様々なインタビューを行い、カリキュラムを補完しました。分析と可視化のための核となる機能を習得すれば、業務効率を高めるのに役立ちます。

Q. なぜPythonでデータ分析と収集技術を学ばなければならないのですか?

エクセルはどのような業務であっても、社会人にとって必須スキルのひとつです。しかし、エクセルでは読み込めるデータのサイズやタイプなどに限界がありますが、Pythonを通じて習得すれば、多様なフォーマットや大容量のデータも扱えるようになります。

Q. データ分析と収集技術を学ぶと、どのようなメリットがありますか?

必要なデータを収集するために、ページをめくりながらドラッグ&ドロップやコピー&ペーストを繰り返す作業がしばしば発生します。このような仕事はもうPythonに任せて⏰、より生産的なことに時間を投資したり、休息🧘‍♀️を取ったりすることができるようになります。

Q. 講義を受ける前に準備しておくべきことはありますか?

Pythonの変数、数値、文字、リストなどの概念を理解していると役立ちます。また、平均、中央値、分散、標準偏差、パーセンタイルなど、中学校レベルの数学の知識が必要です。

Q. 授業内容はどの程度のレベルまで扱いますか?

証券データを収集、前処理、分析、視覚化します。Pythonの基礎から中級までのスキルを扱います。業種テーマ情報の収集からは難易度がかなり上がります。企画、マーケティング、営業、運営など、さまざまな職種でデータ分析を直接活用できることを目標としています。プログラミングが初めての場合、講義の中盤からは難しく感じるかもしれません。そのような時は、講師が提供している資料の中で、ファイル名の最後に「output」という名前が付いた完成版ファイルを動かしてみて、すぐ下にコードセルを作って同じように真似してみることをおすすめします。

Q. コンピュータの性能はどの程度あれば受講できますか?

4GB以上のメモリと20GB程度の空き容量があるPCやノートパソコンであれば問題ありません。もしコンピュータの性能が低い場合は、google colaboratoryを通じて実習を行うことができます。

Q. 授業の内容を個人のブログやGitHubにまとめて公開してもいいですか?

該当講義のGitHubに著作権表記がされています。まとめて公開する際は、出典の表記をお願いします。


受講前にご確認ください!⚠️

ARIMAなどの時系列モデルや機械学習、あるいはディープラーニングによる予測を希望される方:
データの収集、前処理、分析、可視化を主に扱います。未来のデータを予測するプロセスはありません。

自動売買を希望される方:
自動売買に関連する証券会社のAPIは使用しません。

データ分析を習得すれば証券市場で大きな利益を得られると期待されている方:
この講義は証券投資の講義ではなく、データ分析の講義です。残念ながら、投資に関するスキルを期待されている場合は、期待外れになる可能性があります。また、講義で学んだ分析手法を通じて投資を行ったとしても、投資損失に対する責任は投資家にあります。

InflearnのプレビューまたはYouTubeチャンネルを通じて公開されている一部のレッスンをまず視聴し、受講するかどうかを決定してください。

受講前に一部のレッスンをプレビューできます。ご希望の学習内容かどうかご確認ください。また、ご不明な点は受講前のお問い合わせを通じてご質問ください。


この講義を作った
知識共有者が気になるなら? 👩‍💻

知識共有者パク・ジョウン X インフラン インタビュー

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 投資目的というよりは、証券データを用いた分析と視覚化を学びたい方

  • 生きたデータを通じてデータ分析を身につけたい方

  • Pythonデータ分析に入門しようとしている方

  • データ収集方法を習得したい方

  • 収集したデータを前処理する方法を学びたい方

  • ボリンジャーバンド、MACD、RSIなどの補助指標を直接実装し、分析する方法

前提知識、
必要でしょうか?

  • エクセル形式の表の読み方(行と列の理解)

  • 基本的な四則演算と中学校レベルの数学知識

  • 平均、中央値、パーセンテージ、分散、標準偏差に関する理解

  • Pythonの文字列、数値、リスト、変数に対する理解

こんにちは
todaycodeです。

19,788

受講生

855

受講レビュー

1,347

回答

4.9

講座評価

7

講座

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カリキュラム

全体

122件 ∙ (21時間 54分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

110件

4.8

110件の受講レビュー

  • cypooh1036님의 프로필 이미지
    cypooh1036

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    Pythonのデータ分析と可視化に本当に大きな役に立つ最高の授業です。

    • roykim7님의 프로필 이미지
      roykim7

      受講レビュー 4

      平均評価 5.0

      5

      93% 受講後に作成

      本当に最高の講義だと思います!多くの講義が入ってきましたが、パク・ジョは先生の講義のようにたくさん学び、役に立った講義は初めてだと思います!途中で自分自身を混乱させる文法があるので、&quot;まあ…それはなぜそうですか?&quot;と考える時がありますが、先生が概念説明をしてくださった後、映像でまさにこのような文法はなぜできませんか?という質問をくださる方が多いのですが"と私が気になったものをそのままつかんでくれていて、毎回びっくりして授業を聞いた記憶が出ています。悩んでいる皆さん、後悔しない選びましょう!悩んでいればすぐパクジョは先生講義申請してください!!!! 5つ星!

      • sunyeol12035400님의 프로필 이미지
        sunyeol12035400

        受講レビュー 2

        平均評価 5.0

        5

        7% 受講後に作成

        文科生でプログラミングと盛り上がって生きてデータ分析に入門しようと公共データ講義を聞いて受講しました。完全文科なのに何度も聞くからもう少し感がくるみたいです!ライブラリの使い方やドキュメントやヘルプを見ることができる方法で、今後、Pythonをいろいろな場所に応用してみることができると思いました。 Pythonデータビジュアライゼーションツールもさまざまで、今後のビジュアライゼーションに役立つと思います。おかげで証券関連の知識もおまけで得ました。

        • hakjuknu님의 프로필 이미지
          hakjuknu

          受講レビュー 155

          平均評価 5.0

          5

          94% 受講後に作成

          素晴らしい!

          • moonchoh님의 프로필 이미지
            moonchoh

            受講レビュー 5

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            株に興味があって受講しました。 講義序盤は少し過ぎたが、 頑強まで楽しみにしてます^^

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