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금융데이터 분석

8등록한 수강생

강의 소개

프로그래밍과 트레이딩 전략 두 가지를 모두 알아야 투자에 성공한다!
나만의 투자 방법이 있나요 ?

프로그래밍과 트레이딩 전략으로 나만의 투자 기술을 만드세요.
파이썬을 이용하여 금융 데이터를 분석하고, 트레이딩 전략의 핵심을 파악할 수 있습니다.
딥러닝과 머신러닝의 기본 개념을 익히는 동시에 투자 전략도 배울 수 있습니다.

현명한 투자를 위해 알아야 하는 프로그래밍 기초부터 딥러닝, 머신러닝 내용까지 모든 것을 담았습니다.
투자의 답은, 데이터 분석이다.

강의 커리큘럼

1강 금융데이터 분석을 위한 파이썬 활용법
1. 파이썬을 이용한 날짜와 시간 다루기 (1) 00:11:16
2. 파이썬을 이용한 날짜와 시간 다루기 (2) 00:15:43
3. 파이썬을 이용한 날짜와 시간 다루기 (3) Free 00:08:06
4. 파이썬을 이용한 날짜와 시간 다루기 (4) 00:11:14
5. Finance Data Reader 00:13:14
2강 Pandas와 Matplotlib을 이용한 데이터 분석
1. 데이터프레임에 익숙해지기 (1) 00:16:31
2. 데이터프레임에 익숙해지기 (2) 00:10:03
3. 데이터프레임에 익숙해지기 (3) 00:20:43
4. 데이터프레임에 익숙해지기 (4) 00:09:36
5. 상관관계 분석 00:19:54
6. 탐색적 분석 (1) 00:14:38
7. 탐색적 분석 (2) 00:13:26
3강 웹 스크래핑과 캔들 차트
1. 크롤링, HTML, BeautifulSoup 00:16:05
2. 차트 그리기 00:16:57
3. 캔들 차트 00:12:26
4강 종목 별 뉴스 스크래핑과 텍스트 마이닝
1. pd.read_html 00:09:22
2. 회사명과 종목코드 얻기 00:07:08
3. 종목별 뉴스 크롤링 (1) 00:10:29
4. 종목별 뉴스 크롤링 (2) 00:13:27
5. 본문 추출하기 00:08:50
6. 명사 추출 00:04:00
7. 단어의 빈도수 파악, 워드 클라우드 00:14:27
5강 금융 데이터의 회귀 분석과 상관 분석
1. 상관관계 분석 00:14:33
2. 산점도 분석 00:12:17
3. 선형회귀 분석 (1) 00:07:39
4. 선형회귀 분석 (2) 00:03:26
5. 상관계수에 따른 리스크 완화 00:18:06
6강 트레이딩 전략 세우기 – (1)
1. 볼린저 밴드 구하기 (1) 00:14:26
2. 볼린저 밴드 구하기 (2) 00:08:52
3. 볼린저 밴드 구하기 (3) 00:10:43
4. 볼린저 밴드 매매기법 00:16:33
7강 트레이딩 전략 세우기 – (2)
1. 심리 투자 법칙 (1) 00:08:26
2. 심리 투자 법칙 (2) 00:07:15
3. 삼중창 매매 시스템 (1) 00:13:13
4. 삼중창 매매 시스템 (2) 00:09:51
5. 삼중창 매매 시스템 (3) 00:12:41
8강 Tensorflow를 이용한 딥 러닝 기초
1. 머신 러닝과 선형 회귀 (1) 00:15:45
2. 머신 러닝과 선형 회귀 (2) 00:14:19
3. 머신 러닝과 선형 회귀 (3) 00:25:13
4. 케라스를 이용한 선형 회귀 기초 00:20:07
5. 케라스로 다우존스 지수와 코스피 지수 선형회귀 00:16:25
9강 딥 러닝 중급
1. RNN 이해하기 (1) 00:06:38
2. RNN 이해하기 (2) 00:09:02
3. 주가 예측 (1) 00:08:02
4. 주가 예측 (2) 00:03:46
5. 주가 예측 (3) 00:12:27
10강 머신러닝 알고리즘을 이용한 투자 전략
1. KNN 최근접 이웃 알고리즘 (1) 00:05:08
2. KNN 최근접 이웃 알고리즘 (2) 00:08:25
3. KNN 최근접 이웃 알고리즘 (3) 00:09:18
4. K-means를 이용한 종목 분류 (1) 00:10:42
5. K-means를 이용한 종목 분류 (2) 00:12:15
6. K-means를 이용한 종목 분류 (3) 00:21:03

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