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파이썬 금융 데이터 분석 튜토리얼 (Python Finance Data Analysis Tutorial)

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Py-Finance

파이썬 금융 데이터 분석 기초 학습 자료입니다. 파이썬 기초 문법과 기초적 수준의 주가(시계열) 분석을 배워봅니다.

1. 기본 학습 자료

Ch 01. 라이브러리, 데이터프레임, 인덱싱

판다스 데이터프레임을 다뤄봅니다.

Step 1. 라이브러리
Step 2. 인덱싱
     2-1. 열 인덱싱
     2-2. 행 인덱싱
     2-3. 행과 열 동시 인덱싱

Ch 02. 차트 시각화, 시계열 분해, 자기 상관 분석

시계열 데이터에 대해 이해합니다.

Step 1. 데이터 불러오기
Step 2. 시각화
     2-1. 기본 선 그래프
     2-2. 그래프 채우기
     2-3. 산점도
     2-4. 기준선 및 구간 표시
     2-5. 타이틀 표기
Step 3. 장/단기 추세
     3-1. 3일 이동평균
     3-2. 30일 이동평균
Step 4. 시계열 분해
     4-1. 장기 주가데이터
     4-2. 단기 주가데이터
     4-3. 장기 로그 주가데이터
     4-4. 장기 로그차분 주가데이터
Step 5. 자기상관분석
     5-1. 기본 종가 데이터
     5-2. 로그 데이터
     5-3. 로그차분 데이터

Ch 03. 회귀 분석, 정규성 검정, 상관 분석, 쌍체 검정

기본적인 통계 분석 방법론을 경험합니다.

Step 1. 데이터 불러오기
Step 2. 데이터 분할
     2-1. 시점(2020년) 기준 분할하기
     2-2. 데이터 길이 맞추기
     2-3. 데이터 분포 맞추기(스케일링)
Step 3. 통계 분석
     3-1. 회귀 분석
     3-2. 정규성 검정
     3-3. 상관성 검정
     3-4. 쌍체 검정

Ch 04. 머신러닝

LogisticRegression, RandomForest, XGBoost, LightGBM을 활용해 AI 분류모델을 만들어봅니다.

Step 1. 데이터 불러오기
Step 2. 예측값 정의
Step 3. 모델 인스턴스 생성 및 파이프라인 정의
Step 4. 모델링 및 평가
     4-1. 기본 데이터 모델링
     4-2. 차분 데이터 모델링
     4-3. 로그차분 데이터 모델링

2. 보충 자료

Appendix 01. 데이터 타입

데이터 분석을 위한 최소한의 자료형을 알아봅니다.

Step 1. 단일 데이터 표현
     1-1. int
     1-2. float
     1-3. str
     1-4. bool
Step 2. 다중 데이터 표현
     2-1. list
     2-2. dict
     2-3. set
Step 3. 벡터 및 행렬 표현
     3-1. (numpy)array
     3-2. (pandas)DataFrame, Series

Appendix 02. 반복문, 함수, 데이터 시각화

subplots와 반복문, 함수를 사용해 더 효율적으로 차트를 그려봅니다.

Step 1. Matplotlib
     1-1. subplots
     1-2. subplots with for-loop
     1-3. fill_between
     1-4. alpha
     1-5. line plot + fill_between
     1-6. axvline
     1-7. axvspan
Step 2. Time Series
     2-1. get stock data
     2-2. draw yearly stock trends with subplots
     2-3. time series decomposition
     2-4. auto-correlation, partial auto-correlation

Appendix 03. 상관 분석, 회귀 분석

선형 관계에 대해 이해하고, 상관 분석과 회귀 분석의 차이를 확인합니다.

Step 1. 선형 관계와 분석 방법론
Step 2. 주가 데이터 추출
Step 3. 상관 분석
     3-1. 테슬라 주가와 애플 주가간 상관 분석
     3-2. 테슬라 거래량과 애플 주가간 상관 분석
     3-3. 랜덤한 숫자와 애플 주가간 상관 분석
Step 4. 회귀 분석
     4-1. MS 주가와 애플 주가간 회귀 분석
     4-2. 전날 MS 종가와 다음날 거래량간 회귀 분석

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