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파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기

돈이 무한히 벌리는 알고리즘 트레이딩 봇을 만들고, 자동으로 돌려놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

30명 이 수강하고 있어요.

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초급자를 위해 준비한
[금융 · 재테크, 투자] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 트레이딩을 위한 python 기초

  • 알고리즘 트레이딩

  • 자동 트레이딩 봇 개발

금융 데이터 분석을 통해 최적의 알고리즘 트레이딩 모델을 구하고 이를 자동화하여 돌려 놓고 싶은데, 어떤 것부터 시작하면 될까?

주식 트레이딩을 해보셨다면 다음과 같은 생각을 해보셨을 겁니다.

  • 주가나 뉴스를 활용해서 ‘이렇게’ 거래하면 괜찮을 거 같은데, 이런 아이디어를 데이터를 통해 검증하고 최적화하고 싶다!

  • 요즘 데이터 분석이나 인공지능 모델들 성능이 좋은 것 같은데 내 아이디어에도 적용하고싶다!

  • 손매매하려고 눈아프게 차트를 계속 보지 않고, 자동 봇으로 24시간 시장을 모니터링하며 거래하고싶다!


본 강의는 이런 생각들을 실행시킬 수 있는 방법들을 제공합니다. 파이썬을 활용한 최신 트레이딩 전략과 실전 투자 봇 제작 노하우를 배우며, 여러분의 투자 실력을 한 차원 높일 수 있는 기회를 잡으세요. 이 강의에서는 방대한 주식 데이터를 다루는 법부터 AI 예측 모델 구축, 백테스팅을 통한 전략 검증까지 체계적으로 학습할 수 있습니다.

직관과 운에 의존하는 투자가 아닌, 데이터와 기술이 뒷받침하는 투자. 그 중심에는 여러분이 설계한 알고리즘 트레이딩 봇이 있습니다. 체계적인 투자 전략과 자동화된 매매 시스템으로 투자의 성공 확률을 높이고, 꿈꾸던 수익을 실현하세요. 지금 바로 '파이썬을 활용한 주식 자동 트레이딩 강의'에 등록하고 투자의 미래를 선도하는 퀀트 투자자로 성장하세요!

강의는 다음을 제공합니다.


첫째, 알고리즘 트레이딩을 위한 기초 지식

트레이딩을 위한 기본적인 지식부터, 알고리즘 트레이딩을 개발하는 데에서 놓치면 안 되는 중요한 이슈까지. 실제 자동화된 알고리즘 트레이딩을 통해 수익을 내는 전문가들이 필수적인 지식과 아이디어를 알려드립니다.


둘째, 금융 데이터 분석 트레이딩 봇 구현을 위한 python 기초

주가와 같은 시계열 데이터를 다루고 원하는 대로 데이터를 정제하고 api를 활용하여 거래 봇을 구현하는 데에 활용되는 python. 이러한 목표에 맞추어 트레이딩에 꼭 필요한 python 핵심을 제공 드립니다.


셋째, 데이터를 활용한 논리적이고 체계적인 트레이딩 알고리즘 개발

주가에 기반한 기술적 지표 뿐 아니라 테마주와 같은 주식의 특성, AI를 활용한 예측 모델, 뉴스 감성분석 모델, 그리고 챗gpt를 활용한 트레이딩 알고리즘까지. 다양한 모델들을 탐색하고 그 예시를 확인해보고, 이를 통해 나만의 트레이딩 아이디어를 직접 구현해볼 수 있습니다.


넷째, 남들이 잘 때도 매매하고 있는 나만의 자동 트레이딩 봇 만들기

내 아이디어에 기반한 최적화된 트레이딩 알고리즘을 자동으로 돌리고 실시간으로 거래내역까지 알려주는 나만의 자동 트레이딩 봇. 한국투자 API를 활용하여 실시간으로 거래하는 자동 트레이딩 봇 구현을 위한 방법을 알려드립니다.


데이터 분석에 기반해 매일 높은 수익을 기록하며 우상향하는 전략을 만들어 봅니다.


  • 준비사항: 실습환경, 학습자료, 선수지식


이런 분들에게

  • 알고리즘 트레이딩 봇을 개발해보고 싶고, 실거래에서 중요한 것이 무엇인지 알고 싶으신 분

  • ‘금융 데이터 분석’을 위한 python 활용 방법을 배우고 싶으신 분

  • 데이터마이닝, 기계학습, 인공지능 등과 같은 최신의 모델들을 활용해 거래를 해보고 싶으신 분

  • 한국투자 API를 활용하여 자동화 거래 봇을 돌려보고 싶은 분

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 알고리즘 트레이딩을 접하고 싶은 사람

  • 주식, 코인 트레이딩 봇을 개발하고 싶은 사람

  • 트레이딩을 위한 python 기초를 배우고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • python 기초

안녕하세요
MoneyPouch입니다.

커리큘럼

전체

76개 ∙ (15시간 34분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

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마지막 업데이트일: 

수강평

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