Python을 활용한 금융 분석

2020-03-13
조회수 261



안녕하세요. 오늘도 러닝클루를 찾아주셔서 대단히 감사드립니다.

오늘은 러닝클루의 블로그에서 항상 많은 관심을 가지고 있는 파이썬을 활용한 교육 주제를 가지고 왔습니다.

특히 러닝클루의 금융업 관련 고객사에서 항상 많은 인기를 차지하는 교육입니다.







"차세대 금융 IT시대"



금융권에서는 점점 IT기술에 투자하면서 금융IT 신기술에 대한 관심도가 높아졌습니다.

외국의 경우 가장 대표적으로 미국계 다국적 투자은행인 '골드만삭스'의 사례가 있습니다.

금융업인 이 회사는 점차 IT회사에 가까워 지고 있다는 소식입니다.


과거에 600여명에 달했던 트레이딩 룸에 있던 전문가들은 이제 1~2명 만 남아있고 외환 딜러중에서도

이제는 한 두명의 컴퓨터 기술자들만 남아있습니다.


또한 우리나라의 경우 KB국민은행에서는 최근 자체 IT 인력 규모를 800명 선까지 늘린다는 계획을 실행하고 있습니다.

얼마전 2019 CES(세계최대기술전시회)에 은행권들이 참여해서 '디지털 전환'을 핵심경영전략으로 내세워

신기술 트렌드를 파악하고 금융업에 미래에 대해서 고민할 만큼 금융업의 업무가 점차 IT회사처럼 변모될 가능성이 높아졌습니다. 








"머신러닝 (Machine Learning)의 훌륭한 재료, '금융 데이터' "



3년전 '2016년 3월 9일 13시' 전 세계가 집중하는 대국이 열렸습니다.

바로 여러분이 알고 있는 알파고 VS 이세돌의 대결입니다.


단순히 기계(컴퓨터) VS 인간 이라는 의미성도 있었지만, 그 뒤엔 구글의 '기술력'에 대해 여러 분석과 이야기들이 많았습니다.

그 중심에는 단연 '머신러닝(Machine Learning)' 기술이 있습니다.


다양한 분야에서 관심이 많긴했지만 특히 여러가지 상황에 대한 '객관적인 판단'을 기대해야 하는 금융권에서 큰 관심을 보였습니다.

점점 데이터를 얻으면 얻을 수록 거인처럼 진화하는 '보안기술', 방대한 데이터 양을 거뜬히 소화하고

알아서 처리해주는 '자동화'까지. 금융권에 도입한다면 찰떡 궁합이 될 기술이기 때문입니다.






머신러닝(Machine Learning)의 가장 중요한 요소는 '데이터(Data)' 입니다.

하지만 데이터만 많다고 바로 데이터 분석에 활용할 수 있는 것이 아닙니다.

 데이터를 분석에 용이하게 활용하기 위해서는 정렬을 해야 합니다.

이 과정을 '데이터 전처리(Data Preprocess)' 과정이라고 합니다.


각 기관, 기업, 개인 등이 활용한 데이터들은 아직 손질이 되지 않은

(데이터 전처리 과정을 거치지 않은 '자료'에 가까운 상태) 데이터들이 대부분 입니다.

같은 기관에서 나온 데이터들이라고 하더라도 부서마다 형식이 다른 경우가 대부분이기 때문에

'데이터 전처리' 과정에서 시간을 많이 보내게 됩니다.


즉 일반적으로 데이터 분석에는 많은 시간과 금전적인 투자를 해야 얻을 수 있는 것이 많습니다.




그러나 금융데이터는 조금 다릅니다.

웹사이트에서 100년에 가까운 정형화된 주가 데이터를 쉽게 내려받을 수 있고, 각종 경제 지표도 쉽게 얻을 수 있습니다.

특히 국내의 금융 데이터도 금융투자협회 웹사이트를 이용하면

운용현황, 펀드 수익률 등의 정형화 되어있는 데이터를 손쉽게 얻을 수 있습니다.

100년에 가까운 시간동안 쌓인 양질의 데이터를 활용할 수 있는점도 정말 멋진 일입니다.

그렇지만 데이터 전처리 과정이 거의 필요없을 정도의 데이터를 손 쉽게 내려받을 수 있는 점이 더 큰 매력이지 않을까요?


가장 훌륭한 재료인 '데이터'를 통해 멋진 금융 데이터 분석을 시작 해야될 때 입니다.









"금융 데이터 수집, 분석, 로보어드바이저(Robo-Advisor) 개발까지 한번에!"


그렇다면 왜 파이썬으로 머신러닝을 통한 로보어드바이저를 개발해야 할까요?

먼저 고수준의 객체지향 인터프린터 언어로써 동적인 의미구조를 가지고 있습니다.

그래서 고속 응용프로그램 개발이나 기존의 컴포넌트를 쉽게 연결할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

게다가 타 언어에 비해 단순하고 쉽고, 코드 가독성이 높아서 유지나 보수 비용을 줄일뿐 아니라

누구나 쉽게 배울 수 있는 장점을 가지고 있죠.


게다가 인터프린터와 방대한 표준 라이브러리는 무료로 이용하고 자유롭게 배포할 수 있습니다.

이런 장점들로 금융권 뿐만 아니라 학교, 대학, 기업 까지 현재 폭 넓게 이용하는 이유이지 않을까 생각합니다.  




"어디서 어떤 형태의 데이터를 가져와야 할까?"

"가져온 데이터가 어떻게 쓰알까?"

"어디서부터 분석해야 할까?"

"나에게 딱 맞는 금융서비스를 만들어볼 수 있을까?



위의 고민처럼 데이터 분석에는 다양한 고민거리들이 생깁니다.

또한 초보자라면 데이터 분석 툴에 대한 자신감이 없기 마련이죠.

러닝클루가 제안하는 금융 데이터 분석은 금융 초보자도 손 쉽게 따라하고 코딩 해볼 수있는 Python을 활용하여 분석합니다.


하지만 파이썬 초보자만 가능한것 아닐까? 의 고민은 그만!


데이터 수집단계부터 Python 패키지인 Numpy, Pandas을 활용하여 데이터 분석을 하니

기존에 파이썬에 대해 다루셨던 분들은 더욱더 활용이 수월합니다.


4차 산업혁명 시대에서 빅데이터의 정확성을 바탕으로 이제는 러닝클루와 함께 금융데이터 분석을 해보시는 것이 어떨까요?








"내 마음대로 금융 빅데이터 활용해 보기"


금융과 관련된 나의 업무 혹은 사업 목표에 맞는 분석이 필요하시다구요?

이젠 러닝클루와 함께 해보세요!

금융 데이터 분석에 대해 전반적인 큰 그림부터 실습까지 가능한 과정입니다.

매일 힘들게 데이터를 가져오고 어렵게 분석하지말고 손 쉽게 자동화하여 업무의 효율성을 높여보세요!








▒교육모듈▒


- 금융 데이터 분석을 위한 프로그래밍

- 머신러닝 이론

- 빅데이터 분석 실습

- 데이터 수집

 - 금융데이터 이론

- 로보어드바이저(Robo - Advisor)







▒교육대상▒


- 금융 데이터에 관심 있는 핀테크 기업/금융기관/금융기업

- 금융 빅데이터를 통해 인사이트를 얻고자하는 핀테크 기업/금융기관/금융기업

- 데이터 분석을 통해 시장의 흐름을 읽고자 하는 핀테크 기업/금융기관/금융기업



   




자세한 문의 사항은  아래 문의하기를 통해 연락 주시길 바랍니다.