금융권 현직 분석가가 직접 가르치는 실전 데이터 분석. 주가·환율·신용 데이터와 머신러닝을 결합해 실제 투자·리스크 현장에서 쓰이는 분석 기법을 익힙니다.
> CURRICULUM
금융 데이터의 수집부터 포트폴리오 최적화까지, 실무 흐름 그대로 배웁니다.
Yahoo Finance, KRX, FRED API 데이터 수집 — 결측치 처리, 이상치 탐지, pandas DatetimeIndex 활용
이동평균(SMA·EMA), RSI, MACD, 볼린저밴드 — pandas-ta·TA-Lib 구현과 신호 해석, 백테스팅 연동
VaR(Value at Risk), CVaR, 변동성(GARCH) — 역사적·파라메트릭·몬테카를로 시뮬레이션 3가지 방법론
ARIMA, Prophet, LSTM 비교 — Walk-forward 백테스팅, 샤프 비율 기반 전략 평가
로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, XGBoost 앙상블 — 불균형 데이터 처리, ROC-AUC, KS 통계량
마코위츠 효율적 프론티어, 샤프 비율 극대화 — 월별 리밸런싱 전략, 공분산 행렬 추정
실제 종목 선정 → 지표 계산 → 리스크 관리 → 포트폴리오 구성 → 성과 리포트 작성까지 전 과정
> TECH_STACK
금융 업계에서 실제로 사용되는 Python 생태계를 중심으로 진행합니다. 설치부터 함께 진행하니 환경 설정 걱정은 없습니다.
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