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Pythonアルゴリズムトレーディング Part1: アルゴリズムトレーディングのためのPythonデータ分析

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

  • danielyouk
투자
이론 실습 모두
백테스팅
Python
oop
Quant
Pandas
Machine Learning(ML)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 金融データ統計分析

  • Plotlyを活用したインタラクティブな可視化

  • Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミング

  • Pandas 時系列分析

  • データ並列処理による解析の高速化

  • Anaconda を活用した Python パッケージ管理

統計的アプローチで株式市場を征服!
オブジェクト指向のPythonとパンダスで始まる戦略的投資の旅

受講前の注意事項📢

重要なご案内:

このレッスンは、開発者の観点からアルゴリズムのトレーディングとコーディングを自動化するための教育を目的としています。講義内容は投資戦略の開発とこれをシミュレートすることに重点を置いており、実際の投資に関連する口座の開設、法的手続き、税に関する事項などは扱いません。また、投資諮問や金融相談の役割を果たさず、実際の金融取引に関する事項は各自の責任のもとに進めなければなりません。

講義で扱うすべてのトレーディング戦略はシミュレーションに基づいており、教育目的にのみ使用されます。受講生の方々が投資や取引に関する質問をする場合、講義範囲外の内容につきましては回答をいただきにくいことをご了承ください。


[Pythonアルゴリズムトレーディング講義]は合計3部作で、本講義は「パート1」です。

  • パート1 - 「アルゴリズムトレーディングのためのPythonデータ分析」 (本講義)

    • アルゴリズムトレーディングに必要なPythonデータ分析の基礎をカバーします。

  • パート2 - 「Interactive Brokers APIを活用したリアルタイムアルゴリズムトレーディング」

    • グローバルシェア1位のInteractive Brokers APIを活用して、リアルタイムトレーディングを実装する方法を学びます。

  • パート3 - 「クラウドオートメーション」

    • クラウドオートメーションで株式取引スケジュールに合わせて仮想マシンを自動的に駆動する方法を学びます。

この時点でPythonを学ぶべき理由🤔

Pythonのデータ分析どこから始めるべきですか? 🤔

なぜ金融分析でPythonを勉強するのか

なぜオブジェクト指向プログラミングが必要なのか

なぜ並列処理が必要なのか

AzureでPython分析環境を構成する理由は何ですか?

Pythonの基礎知識がなけれ❓🤔

...

上記の質問がある場合は、以下の紹介内容をお読みください!

まず、ジョブマーケットでの人気度!

現時点(2024年度)不動のプログラミング人気度1位はPythonです。プログラミングの人気は、ジョブ市場での機会にもつながっています。 Pythonを習得すれば、あなたにもっと機会を与えてくれます。

PYPL (PopularitY of Programming Lanuguage)

第二に、それではなぜパンダスなのでしょうか?

これは、データ分析の本質が何であるかに関する質問です。 EDA(Exploratory Data Analysis)と呼ばれるデータ分析の本質は、生データを所望の形式に加工する能力です。これらのEDAを最も効果的にするためのツールはパンダスです。


第三に、なぜ金融データでPythonを勉強するのですか?

Pythonのデータ分析に不可欠なPandasライブラリの創設者であるWes Mckinneyが金融分野で活動しているクォントだったという事実、あなたは知っていましたか?証券データは、複雑でさまざまな分析手法と統計モデルを適用できる理想的な分析対象です。

このレッスンで実施されるPairs Tradingは、類似のパターンを示す株式のペアを定義し、統計的方法論と機械学習を活用してアルゴリズム投資を決定することです。

第四に、一般的なデータ分析講義では関数型方式のスクリプト作成を行います。
なぜオブジェクト指向でデータ分析を勉強するのですか?

  • データは動的です:過去に効果的であった投資戦略は現在適していない可能性があります。

  • 継続的な変化に対応:データの特性の変化に合わせてコードを定期的に変更する必要があります。


オブジェクト指向(OOP:Object Oriented Programming)の利点

メンテナンスが容易:コードをモジュール化し、個人またはチームが作成したコードの修正と管理を容易にします。

読みやすさの向上: クラスを利用したブロック単位のコーディングは、コードの読みやすさを大幅に改善します。

スパゲッティコードの防止:ワンタイムスクリプトの代わりに、体系的な構造で「スパゲッティコード」を防止します。

生産性の向上:オブジェクト指向のコード作成は、アナリストの生産性を大幅に向上させることができます。

このため、データ分析におけるオブジェクト指向プログラミング学習は、単純な機能実装を超えて効果的なコード管理と生産性を向上させるための重要な技術です。オブジェクト指向の文法に慣れれば、以下のコードはすぐに数秒で理解できます。オブジェクト指向文法解析能力は、読書での速読法と同じ魔法です。

第五に、Pythonは遅いですか?果たしてそうでしょうか?答えはYes or No

Pythonは2つの方法で速度を向上させることができます。ディープラーニングではGPUを使用して計算速度を上げることができれば、データ分析ではCPUの並列処理により速度を改善できます。

このレッスンでは、CPUコアを効果的に活用する方法について説明します。

実用的な例:実習コースでは、CPUコアを並列に使用し、処理速度を向上させる具体的な方法を学ぶことができます。

実践的適用:多くの実務家は、CPU並列処理の可能性を十分に活用していません。この講義では、これを克服する方法を学びます。


第六に、Azure仮想マシンで分析環境を構成します。

  • 分析環境で Azure 仮想マシンを使用する:

    • このレッスンでは、Azure仮想マシンを活用して信頼性の高いPython分析環境を構築します。

    • ローカル環境のボラティリティを最小化し、標準化された学習環境を提供します。

    • アナコンダを利用した仮想環境設定およびパッケージ管理方法を実習。

  • クラウドの使用に困難がある場合の代替案

    • ケグルノートブックを使用したPython分析の実装を可能にするために、別のノートブックも共有します。

    • KEGGLプラットフォームは、インストールや環境設定なしですぐにデータ分析を開始できる利点を提供します。

    • これにより、さまざまな環境での柔軟な学習が可能になります。

最後の七番目、Python Crash Courseで基礎知識がなくても難しくないように

  • この講義で必要なPythonの基本的な文法と概念は、「セクション4.金融分析のためのPython Crash Course」で集中的に取り上げられています。

  • このセクションは、Pythonに初めて触れる人のための基礎から始まり、金融データの分析に必要な重要な文法と機能を深く学びます。

  • これにより、学習者は講義の後半に進むより複雑な分析とプログラミングの内容にシームレスに従うための堅牢な基礎を築くことができます。

💡他のPythonデータ分析のレッスンと区別される要因

  • 読みやすいコードを書く方法の多くの悩みと実用的な適用

  • 過去のデータではなく、Yahoo Financeによるリアルタイムデータへのアクセス

  • すべてはオブジェクトです。オブジェクト指向プログラミング

  • もはや遅いPythonではなく、高速解釈速度のPython

  • そしてクラウド適用

こんな方におすすめです

Pythonを使った
データ分析に
入門したい方

オブジェクト指向の方法でPythonスキルをアップグレードしたい方

アルゴリズムトレーディングをPythonで実装したい方

受講前の注意

練習環境

  • レッスンはazureでWindows OS仮想マシンを作成し、anacondaとしてPython分析環境を作成することによって進めます。また、分析環境を設定せずにケグルノートブックを使って練習を進めることもできます。


学習資料

  • すべてのPythonスクリプトはレッスン資料に添付されており、メインスクリプトノートブックはケグルプラットフォームを介してアクセスすることもできます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonで統計的に金融データを分析したい方

  • オブジェクト指向を適用してPythonスクリプトをtidy(綺麗)に書きたいデータアナリスト

  • 英語を読解するように、基礎プログラミングの読解(例:for loop文)ができる方。

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なプログラミング読解能力(例:loop文)

こんにちは
です。

608

受講生

63

受講レビュー

73

回答

4.8

講座評価

7

講座

  • LLM 기반 AI 기업에서 Pod Lead로 활동

  • 서울대학교 기계항공 공학부 졸업

  • 유럽 소재 대학원에서 기계항공공학 석사

  • 독일 소재 공학 연구기관에서 박사 과정 연구 수행

  • 유럽 대형 에너지 기업에서 Senior Data Scientist 경험

  • 영국 소재 에너지 컨설팅 기업에서 Senior Consultant 활동

  • Databricks 기반 데이터 엔지니어링 프로젝트 수행

  • Kaggle 주식 거래 AI 대회 Top 3% 성과

  • AI Agent 개발팀장으로 현재 활동 중

カリキュラム

全体

52件 ∙ (6時間 3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

24件

5.0

24件の受講レビュー

  • luca님의 프로필 이미지
    luca

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    안녕하세요. 수업 잘 들었습니다. 준비를 많이 하신 게 느껴지고 내용 또한 좋아 만족했습니다. 파트 2 강의가 기대되는 강의였습니다. 제 배경지식을 설명해 드리면 프로그래밍 언어로 자바, 코틀린은 사용할 줄 알지만 파이썬은 이번에 처음 접한 상황입니다. 또 객체지향은 알고 있지만, 데이터 분석이라든지 통계 쪽은 거의 지식이 없는 상황에서 이 강의를 수강하게 되었습니다. 저에게는 솔직히 아주 낯선 개념이라 그런지 어렵게 느껴졌고 몇 번 더 돌려봐야 좀 익숙해질 것 같습니다. 하지만 강의를 듣는 내내 깊이가 느껴지고 반복 학습하여 이걸 제거로 만들 수 있다면 엄청나게 유용한 강의를 들은 것 같다는 생각이 들었습니다. 저 같은 경우는 강의 중 모르는 개념(e.g. 파이썬 개념, 주피터 노트북, zscore 등등)들이 꽤 있어서 나오면 따로 검색해보면서 학습했습니다. 한 강씩 코드를 따라 해보면서 공부했는데, 한 가지 아쉬웠던 것이 이전 강까지 학습했던 코드가 바로 다음 강 시작에서 조금 달라져 있는 부분들이 있었던 것 같아 따라 해보면서 학습할 때 헷갈리는 부분이 있었습니다. 하지만 설명을 잘 해주시고 자료도 잘 되어있어 파이썬을 모르지만 한 줄 한 줄씩 읽다 보면 이해할 수 있었습니다. 또한 문제가 있어 강사님께 문의드렸을 때 같이 구글밋을 통해 해결해주시는 것 등 매우 친절하게 알려주셔서 너무 감사했습니다. 저에게는 내용 자체가 좀 어려웠지만 어느 정도 파이썬이나 데이터 분석에 지식이 있으신 분들이 들으면 훨씬 이해도 빠르고 좋으실 것 같습니다. 내용은 정말 좋다고 생각합니다. 점점 더 좋은 강의를 만드실 것 같다는 생각이 들고 2번째 파트도 수강할 예정입니다.

    • 다니엘
      知識共有者

      Luca님! 너무나 소중한 수강평에 감사 드립니다. Luca님과 구글 밋에서 뵈었을 때 굉장한 실력자이신 것을 이미 느낄 수 있었는데 이미 자바, 코틀린을 사용하시는군요! 말씀해 주신 내용, 코드가 강의 중간 중간 약간 다른 부분은 renewal때 반영하도록 하겠습니다. 너무 저에게 개선점을 알려 주신 소중한 강의평입니다. 아직 새내기 강사이다 보니 아이디어는 많이 있는데 아직 제 아이디어를 강의화하는데 저도 제 속도를 쫒아가지 못하고 있어요 :) 속도를 내서 새로운 강의도 만들고 기존 강의도 업뎃하는데 최선을 다하도록 하겠습니다. 파트 2 강의에서도 우리 열심히 한 번 달려 보아요. 다니엘 드림

  • impact님의 프로필 이미지
    impact

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    38% 受講後に作成

    준비 많이한 고퀄 강의. 다른데서 볼수 없었던 참신한 내용이라 좋았습니다. 차근 차근 설명해 주셔서 어렵지 않게 따라갈 수 있었습니다.

    • 다니엘
      知識共有者

      impact 님! 감사합니다. 강의자는 결국 수강생 분들의 격려로 계속 다음 강의를 만들어 낼 수 있는 동력을 얻게 되는 것 같습니다. 저의 이전 강의에서도 수강평을 남겨주셨던 것 같은데.. 너무 감사합니다. impact님께서 어렵지 않게 따라가실 수 있었다니 이미 실력자이신 것 같습니다. 강의를 준비하면서 최대한 실전과 같이 구성하려다 보면 난이도가 높아질 수 밖에 없는 딜레마를 발견하곤 합니다. 그래도 또 impact님과 같은 분들에게는 난이도가 있는 강의가 필요할 것 같기도 합니다. 강의가 난이도가 있는 것을 인정하기도 하지만 정말 정성들여 만들었으니 수강 중에 어려운 부분은 언제든지 질문해 주세요. 화이팅입니다! 다니엘 드림

  • BW J님의 프로필 이미지
    BW J

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    8% 受講後に作成

    차분하게 설명해주셔서 이해하기 편하네요.

    • 다니엘
      知識共有者

      감사합니다. 수강 중에 어려운 부분이 있으시면 언제든 질문 게시판에 남겨 주세요. 완강하시길 응원합니다.

  • 김명희씨님의 프로필 이미지
    김명희씨

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    6% 受講後に作成

    어려운 내용인데 초급자 입장에서 차분하게 설명해주시니 도움이 됩니다. 여러번 반복해서 들어볼 생각입니다.

    • 다니엘
      知識共有者

      친절한 수강평 너무 감사합니다.

  • 법경님의 프로필 이미지
    법경

    受講レビュー 49

    平均評価 4.9

    5

    6% 受講後に作成

    많이 좋아요

    • 다니엘
      知識共有者

      감사합니다. 좋은 강의로 더 노력하겠습니다.

¥6,533

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