국내 최상의 금융정보 서비스를 제공하는 씽크풀 금융공학팀과 전문 강사의 협업으로 업계에서 실제로 사용되는 투자전략과 실제 투자전략개발에 있어서 머신러닝 알고리즘 활용방법에 대해 처음부터 끝까지 여러분들께 전달해드리겠습니다.
금융/데이터 분석 분야에 취업을 원하시거나 커리어전환을 희망하시는 분 그리고 자신만의 투자 알고리즘을 만들고 싶은 분들의 많은 참여 바랍니다.
- Numpy를 활용한 벡터화코딩, 기본 제공함수를 활용한 수학연산
- Pandas를 활용한 데이터분석 (데이터로딩, DB생성, 개별데이터접근, 슬라이싱)
- Matplotlib을 활용한 데이터 시각화
- Pandas를 활용한 데이터시각화
- 대신증권 API 소개 및 기능 구현
- Pandas 고급 데이터프레임 기술을 활용한 오픈웹소스 스크래핑 및 데이터 분석작업
- [Activity] 주식 전종목 대상 분기별 재무데이터 스크래핑 및 저장
- SVM(서포트 백터머신)에 의한 주가예측 실습
- 회귀분석에 의한 주가예측 실습(1개독립변수, 다변수)
- KNN 알고리즘을 활용한 주가예측 실습
- RNN 알고리즘을 활용한 주가예측 실습
- 그동안 학습했던 머신러닝 알고리즘을 활용해서 나만의 투자전략을 개발 및 성능개선
회사소개(www.thinkpool.com) : 여의도에 위치한 핀테크 선도기업 ㈜씽크풀
현재 국내 최상의 증권포탈을 통해 새로운 금융서비스를 선도하고 있는 씽크풀은 21세기 지식기업으로 더욱 성장하고자, 모바일을 비롯한 금융, 보안, 콘텐츠를 아우르는 지식 서비스 및 보안솔루션을 개발, 상용화하여 금융기관 등 관련 기업에 제공하고 있습니다. 특히 씽크풀은 라씨 (RASSI: Robot Assembly System on Stock Investment)라는 독자적인 인공지능 데이터 분석, 가공 시스템을 통해인공지능 로봇뉴스 생산 및 로봇투자에 이르는 서비스를 국내 굴지의 금융기관 등에 제공하고 있습니다. 현재 키움증권, 한국투자증권, KB증권 등의 HTS에서 라씨의 한 체계인 퀀트(자동화 포트폴리오 관리 시스템)을 통해 씽크풀의 인공지능 투자전략들이 서비스되고 있습니다. 실시간으로 전자공시를 감시하고 수집한 데이터를 분석하는 씽크풀의 인공지능 투자전략은 약 10년의 기간 동안 안정적이면서 높은 수익률을 보여주고 있습니다.
머신러닝이란?
머신러닝은 사실 새로운 개념이 아닙니다. 이세돌9단과의 대결로 유명세를 탄 알파고라는 인공지능 프로그램에도 바로 머신러닝의 알고리즘이 적용이 되었습니다.머신러닝 알고리즘은 통계적, 수학적 방법론의 하나로 생각해볼 수 있습니다. 기존의 투자업계에서도 리스크관리와 투자전략을 수립할 때에 수학과 통계학을 활용해왔습니다. 머신러닝을 투자업계에서 새롭게 조명하는 이유는 머신러닝의 알고리즘이 기존의 선형적인 관계를 찾는데에 집중하는 방식에 비해 비선형적인 관계 또는 수학적으로 명확한 수식을 세우기가 불가능한 경우에 쉽게 적용시킬 수 있다는 점입니다.
파이썬 알고트레이딩 수업을 통해서 여러분은 지도학습과 비지도학습이란 범주에서 머신러닝을 배울 수 있습니다. 지도학습의 알고리즘을 공부하면서 여러분은 선형적 인과관계가 뚜렷하게 보이는 투자의 요인들을 학습시켜서 예측하는 방법을 연습하게 됩니다. 또한 비지도학습 알고리즘을 공부하면서 복수의 투자요인들 중 뚜렷한 인과관계를 찾는 것이 명확하지 않을 때 비선형적인 방식을 활용해 군집화하고 분류하고 최종적으로 최적의 요인을 찾아내는 방법을 배울 수 있습니다.
국내+해외 파생상품 포트폴리오 시스템 매매일지
