금융 데이터 분석 및 예측을 위한 파이썬
안녕하세요!
앞으로 금융데이터 분석 및 예측을 위한 파이썬을 함께 공부해 보도록 하겠습니다.
현재 생각하는 목차는 다음과 같으며 추후 변경 될 수 있습니다 🙂
1장: 금융 데이터 분석 기초
1.1 파이썬 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치
1.2 금융 데이터의 구조와 특성 이해
1.3 데이터 불러오기와 기본 처리 (Pandas, NumPy)
1.4 데이터 시각화 기초 (Matplotlib, Seaborn)
1.5 실습: 주식 가격 데이터 시각화 및 분석
2장: 금융 데이터의 통계 분석
2.1 기본 통계 개념 복습
2.2 금융 데이터의 확률 분포와 특징 분석
2.3 금융 시계열 데이터의 자기상관성 및 계절성 분석
2.4 로그 수익률 계산과 변동성 측정
2.5 실습: 주요 통계 지표를 통한 주식 수익률 분석
3장: 시계열 분석 기초
3.1 시계열 데이터의 특성과 전처리
3.2 이동평균과 지수평활법을 통한 추세 분석
3.3 AR, MA, ARIMA 모델을 통한 시계열 분석
3.4 실습: ARIMA 모델을 사용한 주식 예측
3.5 정상성 확인 및 모델 선택의 중요성
4장: 머신러닝을 활용한 금융 데이터 예측
4.1 머신러닝 기초 개념 (회귀, 분류, 군집화)
4.2 데이터 전처리 (스케일링, 특성 선택)
4.3 금융 데이터 예측을 위한 회귀 모델 (선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트)
4.4 실습: 머신러닝 모델을 사용한 주가 예측
4.5 머신러닝 모델 평가 및 해석
5장: 딥러닝 기초와 금융 데이터 (PyTorch)
5.1 딥러닝의 개념과 금융 데이터에서의 응용
5.2 PyTorch를 활용한 딥러닝 환경 설정
5.3 금융 데이터 분석을 위한 신경망 모델 구현 (Fully Connected Layer)
5.4 RNN, LSTM을 활용한 시계열 데이터 분석
5.5 모델 학습 및 검증 (Train/Validation/Test Split, Early Stopping)
5.6 실습 프로젝트: PyTorch를 활용한 금융 데이터 예측
6장: 포트폴리오 최적화와 리스크 관리
6.1 현대 포트폴리오 이론과 효율적 프론티어
6.2 Sharpe Ratio와 VaR을 통한 리스크 평가
6.3 포트폴리오 최적화를 위한 파이썬 활용 (SciPy 최적화, PyPortfolioOpt)
6.4 실습: Sharpe Ratio 최적화를 통한 포트폴리오 구성
7장: 강건한 모델링과 리스크 예측
7.1 금융 데이터의 이상치와 노이즈 처리
7.2 강건한 회귀 모델과 리스크 예측
7.3 백테스팅과 모델의 성능 평가
7.4 실습: 리스크 평가 및 관리 전략 설계
8장: 텍스트 데이터를 활용한 금융 데이터 분석
8.1 자연어 처리 기초 (토큰화, 감정 분석)
8.2 금융 뉴스와 소셜 미디어 데이터 수집
8.3 텍스트 데이터를 활용한 감정 분석 모델 구축
8.4 실습: 뉴스 데이터를 활용한 주가 예측 모델
9장: 강화학습과 금융 데이터
9.1 강화학습 기초 개념 (상태, 행동, 보상)
9.2 Q-learning, DQN을 활용한 주식 거래 전략
9.3 실습: DQN을 통한 간단한 거래 봇 구현
9.4 실습: 강화학습 거래 전략의 성능 평가 및 개선
10장: 실제 금융 프로젝트와 모범 사례
10.1 금융 데이터 분석 프로젝트 설계
10.2 실전 모델 개발과 리스크 평가
10.3 프로젝트 예제: 금융 모델을 통한 데이터 분석 및 리포트 작성
10.4 실습: 포트폴리오 사례 작성 및 발표