1장: 금융 데이터 분석 기초(1/2)

1장: 금융 데이터 분석 기초


목표

이번 장에서는 금융 데이터 분석을 위한 기초 개념과 파이썬 환경 설정을 학습합니다. 금융 데이터의 구조와 특성, 데이터 불러오기, 기초 시각화 방법을 다루며, 데이터 분석을 위한 기본적인 파이썬 라이브러리(Pandas, Numpy, Matplotlib 등)에 익숙해지는 것을 목표로 합니다.


1.1 파이썬 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치

  1. 파이썬 환경 구축
    • 파이썬 설치 방법과 패키지 관리(pip, conda) 사용법 설명
    • Jupyter Notebook, Google Colab 등 인터랙티브한 개발 환경 소개
  2. 필수 라이브러리 설치
    • 금융 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리(Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn) 설치
    • 각각의 라이브러리가 어떤 역할을 하는지 개략적인 소개
  3. 실습: 파이썬 환경 설정 및 라이브러리 설치
!pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

1.2 금융 데이터의 구조와 특성 이해

  1. 금융 데이터의 주요 특성
    • 시계열 데이터: 시간에 따라 변화하는 자산 가격, 거래량 등의 데이터
    • 비정상성: 자산 가격은 특정 패턴을 따르지 않고 불규칙하게 변동
    • 노이즈와 변동성: 금융 데이터는 높은 변동성과 불확실성을 내포
  2. 금융 데이터의 종류
    • 주가, 환율, 금리, 채권, 파생상품 등 금융 상품에 따른 데이터 특성 설명
    • OHLC 데이터: 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close)의 시계열 구조 이해
  3. 실습: 금융 데이터 불러오기와 구조 탐색
    • Yahoo Finance, Quandl 등의 무료 API를 이용한 데이터 불러오기
import pandas as pd
import yfinance as yf

# 예제: Yahoo Finance에서 주가 데이터 불러오기
data = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2023-01-01")
print(data.head())

1.3 데이터 불러오기와 기본 처리 (Pandas, NumPy)

  1. Pandas로 데이터 불러오기
    • CSV, Excel, SQL 등 다양한 포맷의 데이터 불러오기와 저장 방법
    • 금융 데이터 파일 불러오기 실습
  2. 기본적인 데이터 처리 및 변환
    • 결측치 처리: 결측치 확인 및 처리 방법 (제거, 대체)
    • 필요한 컬럼 선택과 정렬: 시가, 종가 등 주요 열 선택 및 데이터 정렬
  3. 실습: 데이터 전처리 기초
    • 결측치 확인, 제거 및 간단한 데이터 필터링 예제
# 결측치 확인과 처리 예제
data = data.dropna()
print(data.isnull().sum())

이번 글에서는 금융 데이터 분석을 위한 환경 설정 및 데이터 준비를 중심으로 학습했습니다. 다음 글에서는 데이터 불러오기, 기초 시각화 방법을 다루도록 하겠습니다 🙂

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