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데이터 사이언스

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데이터 분석

알고리즘 트레이딩의 비밀, AI가 주가를 맞추는 법

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

(5.0) 수강평 5개

수강생 67명

딥러닝Pythontransformerlstm재테크

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 금융 · 재테크] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 📊 AI 딥러닝을 활용한 미국 주식 예측 : LSTM & Transformer 모델을 사용해 S&P 500, QQQ ETF, 개별 종목 주가를 예측하는 AI 모델을 직접 만들어봅니다.

  • 📈 데이터 기반 주식 분석 및 경제 지표 활용 : FRED API와 Yahoo Finance에서 경제 지표와 주가 데이터를 가져와 AI 기반 투자 전략을 세우는 방법을 배웁니다.

  • 🤖 딥러닝 기반 주가 예측 모델 구현 : LSTM과 Transformer 모델을 활용해 주가 데이터와 경제 지표를 결합한 AI 예측 모델을 설계하고 최적화합니다.

  • 📊 AI 예측 결과 시각화 및 성능 평가 : AI가 예측한 주가 흐름을 실제 주가와 비교하고, MSE, RMSE, MAPE 등의 지표로 성능을 분석합니다.

  • 🚀 실전 프로젝트 기반 학습 : 실전 금융 데이터를 활용해 AI 모델을 학습하고, 직접 주가 예측 시스템을 만들어 실전 투자 분석에 활용합니다.

내일 오를 주식, AI는 알고 있다? (94% 정확도로 주가 예측!)

주식 투자, 이제 감(感)이 아니라 데이터와 AI의 시대입니다!

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 학습한 AI 모델이 S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 94% 정확도로 예측합니다.

📰 AI 알고리즘 트레이딩 – 월가의 60~80%를 차지하다

  • 실제로 미국의 여러 증권사와 투자 기관들이 AI를 활용하여 주식 분석과 자동매매를 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2017년 골드만 삭스는 600명의 주식 매매 트레이더를 2명의 컴퓨터 엔지니어로 대체하고, 인공지능 투자 분석 프로그램 '켄쇼'를 도입하여 15명이 4주 동안 해야 하는 분석을 5분 만에 처리할 수 있게 되었습니다.

  • 또한, 미국의 펀드 회사인 르네상스 테크놀로지는 100% 컴퓨터 시스템을 통해 매매를 진행하며, 연평균 수익률이 30%에 달합니다. 이 회사는 통계와 과학적인 알고리즘 트레이딩을 통해 수익을 창출하고 있습니다.

  • 이처럼, AI를 활용한 주식 거래는 미국 주식 거래의 60~80% 이상을 차지할 정도로 보편화되어 있으며, 많은 기업들이 이러한 기술을 통해 효율성과 수익성을 높이고 있습니다.

📖 강의 소개

AI 기반 주가 예측이 단순한 이론이 아닌 실전 투자에 적용할 수 있는 강력한 재테크 도구라는 것을 알고 계셨나요?

본 강의에서 다룰 딥러닝 기반 AI 모델은
✅ S&P 500 ETF를 94% 정확도로 예측
✅ QQQ ETF를 93% 정확도로 예측
✅ 개별 종목에 대해서도 높은 정확도로 분석 가능

사람이 이와 같이 엄청나게 많은 경제 지표와 주가 데이터를 가지고 여러 종목을 동시에 분석할 수 있을까요?

"이제는 주식 투자를 감이나 경험에만 의존하는 것이 아니라, 수많은 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 학습하여 투자 결정을 데이터 기반으로 내리는 시대입니다!"

이 강의에서는 FRED API와 Yahoo Finance를 활용한 경제 지표 분석부터 lstm, transformer 기반 딥러닝 모델을 활용한 주가 예측 시스템 구축까지 완벽한 실습 중심의 강의를 제공합니다.

🔥 이 강의만의 특징과 차별점

✅ 딥러닝 + 경제 지표로 주가 예측!

  • 단순한 AI 모델링이 아닌 경제 데이터와 결합하여 보다 정밀한 예측을 수행합니다.

  • 경제 데이터와 예측하고자 하는 주가 데이터를 2중 입력으로 넣어서 타겟 미래 주가를 정밀하게 예측 합니다.

  • [데이터 수집 → 전처리 → 모델 설계 → 예측 → 평가] 전체 파이프라인을 구축합니다.

✅ 94% 정확도로 검증된 AI 모델 직접 구현

  • 이론에 그치는 것이 아니라, 실제 검증된 AI 모델을 직접 학습하고 개선합니다.

  • S&P 500, QQQ뿐만 아니라 개별 종목까지 AI 예측 모델을 학습할 수 있습니다.

✅ 완전 실습 중심 강의 – 실전 투자까지 연계

  • 단순한 AI 모델링을 배우는 것이 아니라, 투자에 직접 적용할 수 있도록 실전 데이터로 실습합니다.

  • 강의 후반부에는 AI 예측 결과를 분석하여 투자 전략을 수립하는 방법까지 학습합니다.

✅ 프로그래밍 초급자도 따라올 수 있도록 단계별 설명

  • AI 개발 경험이 없어도 괜찮습니다!

  • 데이터를 수집하는 방법부터 딥러닝 모델을 적용하는 방법까지 차근차근 진행합니다.

🎯 이 강의를 들으면 무엇을 할 수 있나요?

✔ 40종 이상의 경제 데이터를 분석하여 주가의 흐름을 예측할 수 있습니다.
✔ 딥러닝 모델을 활용하여 개별 주식의 상승·하락 가능성을 분석할 수 있습니다.
✔ AI 예측 결과를 기반으로 매수·매도 결정을 돕는 분석 도구를 만들 수 있습니다.
✔ 주식 투자에서 데이터 기반 의사결정을 활용하는 능력을 갖출 수 있습니다.
✔ 자신만의 AI 주가 예측 모델을 개발하고 투자 전략을 수립할 수 있습니다.

이런 분들께 추천해요

미국 주식에 관심이 있고 주식 투자를 통해 수익을 보고 싶어요.
AI가 분석한 경제 지표 및 주가 데이터를 활용하여 더 정확한 투자 결정을 내릴 수 있는 방법을 알려드립니다.

금융 시장에서 AI를 활용한
투자 방법을 배우고 싶은 트레이더
딥러닝을 활용한 LSTM & Transformer 모델을 직접 구축하여 실전 투자에 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.

딥러닝 및 데이터 분석을 실전 프로젝트로 익히고 싶은 개발자
AI 모델 개발부터 데이터 수집, 학습, 평가까지 실제 금융 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습이 가능합니다.

🚀 강의 수강 후 변화하는 나의 모습!

✔ AI로 주가를 예측하고 데이터 기반 투자 전략을 세울 수 있습니다.
✔ 딥러닝을 활용한 금융 데이터 분석을 직접 수행할 수 있습니다.
✔ LSTM과 Transformer 모델을 활용하여 주식 시장을 분석할 수 있습니다.
✔ 자신만의 AI 주가 예측 모델을 개발하여 투자 결정을 돕는 도구를 만들 수 있습니다.
✔ 강의 종료 후에도 제공된 코드를 활용하여 지속적으로 분석 모델을 개선할 수 있습니다.

이런 내용을 포함해요.

📈 AI 모델 학습 진행 과정 (Epoch 증가에 따른 변화)

✅ 모델이 학습을 거듭할수록 손실 값(Loss)이 감소하고 성능이 개선됩니다.
✅ Epoch이 증가할수록 예측 정확도가 향상되지만, 과적합 가능성도 함께 확인합니다.

📊 AI가 예측한 주가 흐름 (실제 데이터와 비교)

✅ 실제 주가(파란 선)와 AI 예측 주가(주황 선)를 비교하며 예측 정확도를 분석합니다.
✅ AI 모델이 개별 종목에 대해 예측한 주가와 실제 주가 간 차이를 시각적으로 표현하여 정확성을 쉽게 확인할 수 있습니다.

📂 QQQ ETF & S&P 500 ETF 예측 정확도 분석

✅ AI 모델이 예측한 S&P 500 및 QQQ ETF의 정확도 데이터를 분석하여 엑셀 파일로 저장합니다.
✅ 실제 주가와 비교하여 예측 오차를 분석하고, 모델의 신뢰도를 확인할 수 있습니다.

개별종목예측정확도

📋 개별 종목별 AI 예측 정확도 분석

✅ 개별 주식 종목별 AI 예측 결과 및 정확도를 확인할 수 있습니다.

✅ MAE, MSE, RMSE, MAPE(%), Accuracy(%) 등의 지표를 활용하여 AI 모델의 예측 성능을 객관적으로 평가할 수 있습니다.
✅ 이러한 지표를 통해 예측 오차를 최소화하고 모델의 신뢰도를 높이는 방법을 학습합니다.

📊 나스닥 상위 20개 종목 AI 예측 분석 결과

✅ AI가 나스닥 상위 20개 주요 종목의 주가 흐름을 분석하고 예측한 그래프입니다.
✅ 파란색 선은 실제 주가, 주황색 선은 AI가 7일 뒤를 예측한 주가를 나타냅니다.
✅ 과거 데이터를 학습한 AI 모델이 미래의 가격 변동을 얼마나 정확하게 예측하는지 시각적으로 확인할 수 있습니다.
✅ 이 모델을 활용하면 특정 종목이 향후 상승 또는 하락할 가능성을 데이터 기반으로 분석할 수 있습니다.
✅ 그래프를 통해 AI의 예측 정확도를 평가하고, 실전 투자에 어떻게 적용할 수 있을지 검토할 수 있습니다.

이 강의를 만든 사람

  • 2022 ~ 현재 : 부동산 정보/커뮤니티 플랫폼 '반값부동산' 총괄 기획·개발자

  • 2014 ~ 현재 : 현직 개발자

수강 전 참고 사항

📌 실습 환경

  • Python (pandas, NumPy, TensorFlow 등)

  • Google Colab, Visual Studio Code 또는 Cursor IDE

  • FRED API 및 Yahoo Finance 데이터 수집

  • Matplotlib, Seaborn, Plotly (데이터 시각화)

📌 학습 자료

  • 노션 링크로 제공해 드립니다!

  • 인트로 강의의 수업 노트를 참고해주세요!

📌 추가적으로 알고 있으면 도움이 되는 내용

  • 딥러닝 및 머신러닝 기초

    • TensorFlow를 사용해 본 경험이 있으면 도움이 됩니다.

    • 기초적인 신경망(NN) 및 시계열 분석 개념을 알고 있으면 이해 속도가 빨라집니다.

  • 데이터 분석 및 전처리 경험

    • Pandas, NumPy 등 데이터 조작 및 분석 라이브러리를 사용해 본 경험이 있으면 실습을 더 쉽게 따라갈 수 있습니다.

  • 금융 데이터 및 경제 지표에 대한 기초 이해

    • FRED API, Yahoo Finance와 같은 데이터 소스에서 금융 데이터를 다뤄본 경험이 있다면 더욱 유리합니다.

📌 위 개념이 생소하더라도 걱정하지 마세요!
강의 내에서 관련 내용을 친절하게 설명하며, 실습을 통해 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 🚀

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 주식 및 경제에 관심 있는 분

  • 파이썬을 배우고 싶은 분

  • 딥러닝을 배우고 싶은 분

  • 데이터 분석을 해보고 싶은 분

  • 데이터를 다루는 방법을 배우고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python

안녕하세요
치트키 알려주는 남자입니다.

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명

수강생

11

개

수강평

12

개

답변

4.8

점

강의 평점

3

개

강의

다양한 실무 경험과 프로젝트를 통해 전문성을 쌓아왔습니다:

주요 경력 및 성과

  • 현) 부동산 플랫폼 개발 및 운영

  • Token Securities Service (STO) 서비스 개발

  • Ethereum 기반 NFT 서비스 개발

  • SQL 품질관리 시스템 설계 및 개발

  • Cloud Kubernetes 환경에서 대기업 서비스 운영

  • 해킹 툴 제작 및 개선 사항 기업 강의 (S사, K사, L사)

 

현재와 강의 목표

현재 저는 대기업 IT 개발자로서 서비스 개발, 성능 개선, 블록체인, AI, 클라우드, 인프라, 정보보안 등 다양한 분야에서 성과를 만들어가고 있으며, 동시에 제가 직접 기획하고 운영하는 플랫폼을 통해 실무와 비즈니스를 접목하며 새로운 도전을 이어가고 있습니다.

저는 IT의 본질은 실무 적용에 있다고 믿습니다.
강의를 통해 여러분께 다음을 전달하고 싶습니다:

  • 기술을 실제 프로젝트에 효과적으로 적용하는 방법

  • 현업에서 실질적인 문제를 해결하는 방법

  • 비전공자도 스스로 사업이나 포트폴리오를 만들 수 있는 실질적인 노하우

  • IT를 쉽게 대하고 즐길 수 있는 방법

 

핵심만 배우는 IT 치트키 강의

새로운 길을 찾고, 성공적인 도전을 이어가며, 기술이 삶을 바꾸는 강력한 도구가 되는 순간을 함께 만들어가고 싶습니다.

제 강의는 단순히 이론만 전달하지 않습니다. 실무 경험과 진정성을 담아 여러분이 시간을 낭비하지 않고 꼭 필요한 핵심만 배울 수 있도록 돕겠습니다. 

IT는 방대하고 공부할 범위가 넓지만, 모든 것을 알 필요는 없습니다.
자신에게 필요한 것을 정확히 배우고, 이를 효과적으로 활용하는 방법만 익히면 누구나 IT를 고수처럼 활용할 수 있습니다.

여러분의 IT 치트키가 되어드리겠습니다.
감사합니다! 🎯

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커리큘럼

전체

19개 ∙ (1시간 58분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!