Description
“주식분석이 주식투자보다 선행되어야 한다!”
이 책은 2024년 세종도서로 선정된 『인공지능, 주식투자 좀 부탁해』의 후속작이지만, 독자들이 전작보다 먼저 읽어야 할 책입니다. 변동하는 금융시장의 복잡성을 효과적으로 이해하고 분석할 수 있는 실용적인 도구를 제공하기 때문입니다.
프로그래밍 경험이 부족한 독자들도 학습 과정을 따라올 수 있도록 파이썬의 기본 문법 구조, 핵심 자료형(숫자형, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합), 제어문(조건문, 반복문), 함수 정의 및 활용 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한, 효율적인 개발 환경 구축을 위해 아나콘다 파이썬 설치와 주피터 노트북 사용법을 안내하며 실습 기반 학습을 지원합니다.
금융 데이터 분석의 실무 역량을 강화하기 위해, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실제 주식 데이터를 수집하고 가공하는 절차를 설명합니다. PER, ROE와 같은 기본적인 재무 지표를 파이썬 코드로 계산하고 분석하는 방법을 제시하며, 이동평균선(MA), 상대강도지수(RSI), 볼린저 밴드(Bollinger Bands) 등 주요 기술적 분석 지표를 파이썬으로 구현하고 이를 활용한 투자 전략을 수립하는 구체적인 예시를 제공합니다.
나아가 포트폴리오 이론의 핵심 개념을 소개하고, 수익률의 표준 편차 및 샤프 지수 계산을 통해 포트폴리오 성과를 평가하는 방법을 다룹니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여 최적의 자산 배분 비율을 탐색하는 고급 분석 기법까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.
마지막으로, K-최근접 이웃(KNN), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost 등 다양한 머신러닝 모델의 원리를 설명하고, 이를 파이썬으로 구현하여 주가 예측 모델을 구축하고 성능을 평가하는 방법을 제시함으로써 인공지능 기반 투자 전략의 기초를 다질 수 있도록 안내합니다.
프로그래밍 경험이 부족한 독자들도 학습 과정을 따라올 수 있도록 파이썬의 기본 문법 구조, 핵심 자료형(숫자형, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합), 제어문(조건문, 반복문), 함수 정의 및 활용 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한, 효율적인 개발 환경 구축을 위해 아나콘다 파이썬 설치와 주피터 노트북 사용법을 안내하며 실습 기반 학습을 지원합니다.
금융 데이터 분석의 실무 역량을 강화하기 위해, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실제 주식 데이터를 수집하고 가공하는 절차를 설명합니다. PER, ROE와 같은 기본적인 재무 지표를 파이썬 코드로 계산하고 분석하는 방법을 제시하며, 이동평균선(MA), 상대강도지수(RSI), 볼린저 밴드(Bollinger Bands) 등 주요 기술적 분석 지표를 파이썬으로 구현하고 이를 활용한 투자 전략을 수립하는 구체적인 예시를 제공합니다.
나아가 포트폴리오 이론의 핵심 개념을 소개하고, 수익률의 표준 편차 및 샤프 지수 계산을 통해 포트폴리오 성과를 평가하는 방법을 다룹니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여 최적의 자산 배분 비율을 탐색하는 고급 분석 기법까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.
마지막으로, K-최근접 이웃(KNN), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost 등 다양한 머신러닝 모델의 원리를 설명하고, 이를 파이썬으로 구현하여 주가 예측 모델을 구축하고 성능을 평가하는 방법을 제시함으로써 인공지능 기반 투자 전략의 기초를 다질 수 있도록 안내합니다.
인공지능, 주식분석 좀 부탁해 (입문자를 위한 파이썬 주식분석 프로그램 만들기)
$24.71