금융시장의 미시적 구조와 머신러닝 - 퀀트전략

소개글

"금융시장의 미시적 구조와 머신러닝 - 퀀트전략"에 대한 내용입니다.

목차

제 1 장 서론
1.1 주식 투자와 파이썬의 대명사 ‘퀀트’
1.2 연구 목표

제 2 장 분석 모형
2.1 프로젝트 과정
2.2 기업 선정
2.3 데이터 선택
2.4 Feature Engineering
2.5 Feature Selection

제 3 장 사용된 코딩

본문내용

1.1 주식 투자와 파이썬의 대명사 ‘퀀트’
주식 투자와 파이썬에 대해 알아보던 중, ‘퀀트 투자’, ‘퀀트 전략’이 눈에 들어왔다. 퀀트란 무엇인지 자세히 알아보기 위해 ‘퀀트 투자’에 대한 책을 구입하고, 몇 가지 논문을 찾아보았다. 가장 흥미로운 점은 이미 주식시장에서 파이썬을 이용한 ‘퀀트 투자’가 활발히 일어나고 있다는 점이다.

모든 분석이 100%를 예측할 수 없다. ‘퀀트 전략’ 또한 다른 분석들과 마찬가지로 예측 정확도를 조금이나마 높이는 여러 분석 중 하나다. 파이썬의 코딩만으로 구현할 수 있는 ‘퀀트 전략’에 대해 자세히 알아보는 시간을 갖고, 직접 파이썬으로 구현해 결과물을 만들고자 해당 주제를 선정했다.

1.2 연구 목표
국내 엔터테인먼트사들의 PER, ROA, PBR, PSR, PCR을 분석하여 투자할 기업들의 순위를 선정. 1순위를 받은 기업을 투자 1순위 기업으로 간주한다. 프로젝트는 다음과 같은 방법으로 진행한다.

참고 자료

없음