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금융권 현직 강사

금융 데이터분석
실무자 특강

금융권 현직 분석가가 직접 가르치는 실전 데이터 분석. 주가·환율·신용 데이터와 머신러닝을 결합해 실제 투자·리스크 현장에서 쓰이는 분석 기법을 익힙니다.

15년+
강사 현업 경력
10종+
실무 데이터셋
20가지+
분석 기법
7개
실습 프로젝트

> CURRICULUM

7개 학습 모듈

금융 데이터의 수집부터 포트폴리오 최적화까지, 실무 흐름 그대로 배웁니다.

01시계열 데이터 수집·전처리

Yahoo Finance, KRX, FRED API 데이터 수집 — 결측치 처리, 이상치 탐지, pandas DatetimeIndex 활용

02기술적 지표 계산

이동평균(SMA·EMA), RSI, MACD, 볼린저밴드 — pandas-ta·TA-Lib 구현과 신호 해석, 백테스팅 연동

03리스크 분석

VaR(Value at Risk), CVaR, 변동성(GARCH) — 역사적·파라메트릭·몬테카를로 시뮬레이션 3가지 방법론

04주가·수익률 예측 모델

ARIMA, Prophet, LSTM 비교 — Walk-forward 백테스팅, 샤프 비율 기반 전략 평가

05신용 스코어링 & 부도 예측

로지스틱 회귀, 랜덤포레스트, XGBoost 앙상블 — 불균형 데이터 처리, ROC-AUC, KS 통계량

06포트폴리오 최적화

마코위츠 효율적 프론티어, 샤프 비율 극대화 — 월별 리밸런싱 전략, 공분산 행렬 추정

07종합 분석 프로젝트

실제 종목 선정 → 지표 계산 → 리스크 관리 → 포트폴리오 구성 → 성과 리포트 작성까지 전 과정

> TECH_STACK

실습에 사용하는 도구

금융 업계에서 실제로 사용되는 Python 생태계를 중심으로 진행합니다. 설치부터 함께 진행하니 환경 설정 걱정은 없습니다.

requirements.txt
>pandas / numpy
>matplotlib / plotly
>scikit-learn
>XGBoost / LightGBM
>statsmodels
>TA-Lib / pandas-ta
>yfinance / pykrx
>scipy / cvxpy

> NEXT_SESSION_OPEN

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