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코스

Python으로 배우는 금융 트레이딩

중급4시간

Python으로 맞춤형 트레이딩 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가하세요!

Python4시간15개 동영상50개 연습 문제4,000 XP21,112수료 확인서

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코스 설명

금융 시장에 매료되어 금융 트레이딩에 관심이 있으신가요? 이 강의는 사람들이 왜 거래를 하는지, 다양한 거래 스타일은 무엇인지, 그리고 Python을 사용해 거래 전략을 구현하고 테스트하는 방법을 이해하도록 도와드립니다. 기술적 분석, 지표, 신호 소개로 트레이딩 여정을 시작해 보세요. 주식, 외환, 암호화폐 등 실제 금융 데이터를 다루며 거래 전략을 구축하는 법을 배우게 됩니다. 강의가 끝나면 Python에서 맞춤형 거래 전략을 구현하고, 백테스트하며, 성과를 평가할 수 있게 됩니다.

사전 요구 사항

커리큘럼

코스 개요

1

트레이딩 기초

금융 트레이딩이란 무엇이며, 사람들은 왜 거래를 하고, 기술적 트레이딩과 가치 투자에는 어떤 차이가 있을까요? 이 장에서 이러한 질문에 모두 답합니다. 또한 트레이딩 데이터를 탐색하고, 그래프를 생성하는 유용한 도구와 Python으로 간단한 거래 전략을 구현하고 백테스트하는 방법도 배우게 됩니다.
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2

기술적 지표

거래 신호를 만들고 전략을 구축하는 데 유용한 도구인 기술적 지표의 세계로 들어가 봅시다. 이동평균, ADX, RSI, 볼린저 밴드 등 세 가지 주요 지표 그룹에 익숙해질 거예요. 이 장이 끝나면 Python에서 지표를 계산하고, 시각화하며, 그 의미를 이해할 수 있게 됩니다.
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3

트레이딩 전략

이제 신호를 구성하고 이를 활용해 트레이딩 전략을 만들 준비가 되었습니다. 추세 추종과 평균 회귀라는 두 가지 주요 전략 스타일을 알아봅니다. 실제 주가 데이터를 사용해 전략을 구현하고 백테스트하는 실습을 통해 전략 최적화와 벤치마킹 개념에도 더욱 익숙해질 수 있어요.
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4

성과 평가

여러분의 트레이딩 전략은 어떻게 성과를 내고 있을까요? 이제 백테스트 결과의 상세 지표를 살펴볼 시간입니다. 수익률, 낙폭(Drawdown), Calmar 비율, Sharpe 비율, Sortino 비율 등 유용한 성과 지표를 배우게 됩니다. 이어서 백테스트 결과에서 이러한 비율을 계산하고, 위험 조정 관점에서 전략 성과를 평가하는 방법을 통해 내용을 종합해 봅니다.
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