인공지능, 주식분석 좀 부탁해

 

제목 인공지능, 주식분석 좀 부탁해

부제 입문자를 위한 파이썬 주식분석 프로그램 만들기

저자 곽경일

출판사 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭)

출간/배본가능일 2025년 7월 1일

정가 24,000원

페이지 280쪽

판형 173*230

ISBN 979-11-6592-307-5 (93000)

 

관련분류 – 카테고리 분류

국내도서 > 경제경영 > 재테크/투자 > 주식/펀드

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이 상품의 태그

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책 소개

“주식분석이 주식투자보다 선행되어야 한다!”

이 책은 2024년 세종도서로 선정된 『인공지능, 주식투자 좀 부탁해』의 후속작이지만, 독자들이 전작보다 먼저 읽어야 할 책입니다. 변동하는 금융시장의 복잡성을 효과적으로 이해하고 분석할 수 있는 실용적인 도구를 제공하기 때문입니다.

 

프로그래밍 경험이 부족한 독자들도 학습 과정을 따라올 수 있도록 파이썬의 기본 문법 구조, 핵심 자료형(숫자형, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합), 제어문(조건문, 반복문), 함수 정의 및 활용 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한, 효율적인 개발 환경 구축을 위해 아나콘다 파이썬 설치와 주피터 노트북 사용법을 안내하며 실습 기반 학습을 지원합니다.

 

금융 데이터 분석의 실무 역량을 강화하기 위해, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실제 주식 데이터를 수집하고 가공하는 절차를 설명합니다. PER, ROE와 같은 기본적인 재무 지표를 파이썬 코드로 계산하고 분석하는 방법을 제시하며, 이동평균선(MA), 상대강도지수(RSI), 볼린저 밴드(Bollinger Bands) 등 주요 기술적 분석 지표를 파이썬으로 구현하고 이를 활용한 투자 전략을 수립하는 구체적인 예시를 제공합니다.

 

나아가 포트폴리오 이론의 핵심 개념을 소개하고, 수익률의 표준 편차 및 샤프 지수 계산을 통해 포트폴리오 성과를 평가하는 방법을 다룹니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여 최적의 자산 배분 비율을 탐색하는 고급 분석 기법까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.

 

마지막으로, K-최근접 이웃(KNN), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost 등 다양한 머신러닝 모델의 원리를 설명하고, 이를 파이썬으로 구현하여 주가 예측 모델을 구축하고 성능을 평가하는 방법을 제시함으로써 인공지능 기반 투자 전략의 기초를 다질 수 있도록 안내합니다.

 

 

목차

저자 소개

들어가며

추천사

감사의 말

 

Chapter 1 파이썬과 금융 데이터

1. 파이썬 프로그래밍

1) 파이썬의 주요 특징

2) 파이썬의 장점

3) 파이썬의 활용 분야

 

2. 아나콘다 파이썬

1) 아나콘다의 주요 특징

2) 아나콘다에 포함된 주요 도구

3) 아나콘다를 사용하는 이유

 

3. 파이썬 설치하기

1) 아나콘다 파이썬 설치하기

2) Jupyter Notebook 실행하기

 

4. 변수란 무엇인가?

1) 파이썬에서 변수 사용하기

2) 변수 명명 규칙

 

5. 주석이란 무엇인가?

1) 파이썬에서 주석 사용하기

2) 주석의 좋은 사용 예

 

6. 숫자형 자료형

1) 정수형

2) 부동소수점형

3) 숫자형 자료형의 연산

 

7. 문자열 자료형

1) 문자열 정의 및 생성

2) 문자열 연산

3) 문자열 메서드

4) 문자열 포매팅

 

8. 리스트 자료형

1) 리스트 생성 및 접근

2) 리스트 수정 및 조작

3) 리스트 연산

4) 리스트 슬라이싱

 

9. 튜플 자료형

1) 튜플 생성 및 접근

2) 튜플의 변경 불가능성

3) 튜플 연산

4) 패킹

5) 언패킹

6) 확장된 언패킹

7) 튜플과 유용성

 

10. 딕셔너리 자료형

1) 딕셔너리 생성 및 접근

2) 딕셔너리 수정 및 조작

3) 딕셔너리 메서드

4) 딕셔너리 컴프리헨션

 

11. 집합 자료형

1) 집합 생성 및 접근

2) 집합 연산

3) 집합 메서드

 

12. 함수

1) 함수 정의 및 호출

2) 인자와 매개변수

3) 기본값 매개변수

4) 가변 인자

5) 반환 값

6) 람다

 

13. 조건문 if 문

1) 기본 if 문

2) if-else 문

3) if-elif-else 체인

4) 중첩 if 문

5) 조건식 간소화

 

14. 반복문 while 문

1) 기본 while 문 구조

2) break와 continue 사용하기

3) while-else 구조

4) 무한 루프

 

15. 반복문 for 문

1) 기본 for 문 구조

2) 다양한 시퀀스와의 사용

3) 반복문 제어: break와 continue

4) for-else 구조

5) range를 활용한 for 문

6) 리스트 컴프리헨션

 

16. 예외 처리

1) 예외 처리 구조

2) 여러 예외 동시 처리

3) 예외 객체 사용

 

17. 라이브러리

1) 라이브러리의 구조

2) 라이브러리 사용 방법

3) 몇 가지 유명한 파이썬 라이브러리

4) 라이브러리 설치

 

Chapter 2 데이터 수집 및 분석

1. 주식분석 프로젝트

1) 데이터 처리 능력

2) 금융 데이터 접근성

3) 자동화와 실시간 분석

4) 시각화 도구

5) 기술적 분석과 통계 모델링

 

2. 저평가 주식 종목 발굴하기

1) 국내 주식 종목 정보 가져오기

 

3. 주가 수익 비율이 낮은 주식 찾기

1) PER의 계산식

2) PER의 해석

3) PER의 중요성

 

4. 자기 자본 이익률이 높은 주식 찾기

1) ROE의 계산식

2) ROE의 해석

3) ROE의 중요성

 

5. 고배당주 찾기

1) 배당주의 주요 특징

2) 배당주의 장점

3) 배당주의 단점

4) 배당주의 예시

5) 4년 연속 배당금이 상승한 종목 찾기

 

Chapter 3 주식 선별 전략

1. 주식 가격 데이터 불러오기

1) FinanceDataReader 설치하기

2) 주요 특징 및 기능

3) 활용 분야

 

2. 이동 평균선

1) 이동 평균선의 장점

2) 단순 이동 평균

3) 지수 이동 평균

4) EMA를 활용해서 추천 종목 발굴하기

 

3. 상대 강도 지수

1) 계산 방법

2) RSI 값 해석

3) 투자 신호

4) RSI를 활용해서 추천 종목 발굴하기

 

4. 볼린저 밴드

1) 구성 요소

2) 작동 원리

3) 투자 신호

4) 볼린저 밴드를 활용해서 추천 종목 발굴하기

 

5. 포트폴리오 이론

1) 수익률의 표준 편차

 

6. 효율적 투자선

1) 효율적 투자선의 구성

2) 효율적 투자선의 특징

3) 효율적 투자선의 시각적 표현

 

7. 최고의 투자 비율 찾기

 

8. 몬테카를로 시뮬레이션

1) 몬테카를로 시뮬레이션의 주요 개념

2) 포트폴리오 최적화에서의 적용

 

9. 샤프 지수

1) 샤프 지수의 의미

 

Chapter 4 기술적 분석

1. 인공지능 주가 예측

1) 인공지능 주가 예측의 핵심 구성 요소

2) 인공지능 주가 예측의 사례

3) 머신러닝의 주요 유형

4) 분류/회귀 모델

5) 머신러닝의 일반적인 단계

 

2. 미래 주식 가격 예측하기

 

3. K 최근접 이웃 모델

1) KNN의 작동 방식

2) K 최근접 이웃 모델의 장단점

 

4. 결정 트리 모델

1) 결정 트리의 구성 요소

2) 결정 트리의 작동 방식

3) 결정 트리의 장단점

 

5. 랜덤 포레스트 모델

1) 랜덤 포레스트의 구성 요소

2) 랜덤 포레스트의 장단점

 

6. XGBoost 모델

1) XGBoost의 구성 요소

2) XGBoost의 작동 방식

3) XGBoost 모델의 장단점

 

7. 미래 국내 주식 가격 예측하기

 

8. 하루 5% 이상 급등하는 종목 찾기

1) 정확도(Accuracy)

2) 정밀도(Precision)

3) 재현율(Recall)

 

9. 모델 성능 높이기

 

10. 강화 학습을 활용한 상승 추세 종목 발굴하기

1) 엡실론-그리디 알고리즘

2) 탐험과 활용의 문제

3) 알고리즘 과정

 

마치며

저자 소개

곽경일

저자는 아주대학교에서 산업공학을 전공하고, 대학원에서 다양한 인공지능 프로젝트에 참여하여 인공지능 프로그래밍에 전문성을 쌓았습니다. 현재는 데이터 분석 및 인공지능 교육 사업을 하고, 서울시립대학교에서 데이터 분석 자문 위원과 대기업(삼성중공업, 하나은행 등)과 대학교(연세대, 고려대, 성균관대 등)에서 전문 강사로 활동합니다. 온라인 플랫폼인 숨고에서는 프로그래밍, 데이터 분석, 머신러닝 분야 1위인 강의를 제공합니다.

 

-      숨고 컴퓨터 레슨(프로그래밍, 데이터분석, 데이터크롤링, 머신러닝) 분야 1위

-      클래스101 데이터분석 및 파이썬을 활용한 주가 예측 VOD

-      서울시립대학교 데이터분석 자문위원

-      연세대, 고려대, 성균관대 데이터 분석 및 머신러닝 전문 강사

-      삼성중공업, 신한은행, 하나은행 데이터 분석 전문 강사

-      2024년 세종도서인 『인공지능, 주식투자 좀 부탁해』의 저자

출판사 리뷰

“파이썬으로 금융 데이터 분석부터 투자 전략까지”

주식투자, 어렵게만 느껴지셨나요? 복잡한 차트와 뉴스 속에서 길을 잃으셨나요? 이제 걱정하지 마세요! 이 책은 파이썬이라는 강력한 도구를 활용해 금융 데이터를 분석하고, 나만의 투자 전략을 세우는 방법을 친절하게 안내합니다.

 

파이썬 기초부터 탄탄하게! (Chapter 1)

프로그래밍이 처음이라도 괜찮아요! 파이썬의 기본 문법부터 변수, 자료형, 함수, 조건문, 반복문까지 꼭 필요한 내용만 쏙쏙 골라 쉽고 재미있게 알려드립니다. 아나콘다 설치부터 주피터 노트북 사용법까지, 코딩 환경 설정도 문제없습니다!

 

데이터를 읽고 분석하는 힘! (Chapter 2)

실제 주식 데이터를 파이썬으로 가져와 분석하는 방법을 배웁니다. PER, ROE 같은 재무 지표를 활용해 저평가된 종목을 발굴하고, 꾸준히 배당을 주는 고배당주를 찾는 실전 예제를 통해 데이터 분석 능력을 키울 수 있습니다.

  

나만의 투자 전략 세우기! (Chapter 3)

이동 평균선, RSI, 볼린저 밴드 등 기술적 분석 지표를 파이썬으로 구현하고 활용하는 방법을 익힙니다. 포트폴리오 이론과 효율적 투자선 개념을 이해하고, 몬테카를로 시뮬레이션과 샤프 지수를 활용해 최고의 투자 비율을 찾는 방법을 배울 수 있습니다.

 

인공지능으로 미래 예측까지! (Chapter 4)

더 나아가 머신러닝 모델(KNN, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost)을 활용해 주가를 예측하는 방법을 알아봅니다. 하루 5% 이상 급등하는 종목을 찾는 모델을 만들고 성능을 높이는 팁까지! 강화 학습을 활용한 종목 발굴 전략도 살짝 엿볼 수 있답니다.

 

이 책과 함께라면 파이썬 코딩 실력은 물론, 금융 시장을 이해하고 데이터를 분석하는 능력을 키워 더 자신감 있는 투자자가 될 수 있습니다! 지금 바로 시작해서 나만의 똑똑한 투자 비서를 만들어 보세요!

 

이런 분들께 추천합니다.

- 파이썬을 배워 금융 데이터 분석에 활용하고 싶은 분

- 데이터 기반의 합리적인 투자 결정을 내리고 싶은 분

- 기술적 분석 지표나 재무 지표를 직접 계산하고 활용해 보고 싶은 분

- 인공지능을 활용한 주가 예측에 관심 있는 분

- 나만의 자동화된 투자 시스템 구축을 꿈꾸는 분

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