응용 금융 in Python

업데이트됨 2026. 5.

Python 금융 기술을 향상시키세요. 포트폴리오를 평가하고, 신용 위험을 계산하며, GARCH 모델을 만들어 변동성을 예측하는 방법을 배우세요.

트랙 설명

응용 금융 in Python

Python 금융 기술을 향상시키고 데이터를 조작하며 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내리는 방법을 배우세요.이 트랙에서는 포트폴리오를 평가하고, 위험 노출을 완화하며, 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 확률을 모델링하는 방법을 배우며 시작합니다. 다음으로, 신경망을 사용해 포트폴리오를 리밸런싱하는 방법을 배우게 됩니다. 인터랙티브 코딩 연습을 통해 SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost를 포함한 강력한 라이브러리를 사용하여 위험을 분석하고 관리하게 됩니다. 그런 다음 머신 러닝과 금융 기법을 사용해 대출이나 신용카드 신청을 승인할지 여부와 같이 금융 기관이 흔히 마주하는 질문에 답하는 데 배운 내용을 적용하게 됩니다. 그 과정에서 GARCH 모델도 만들고 Microsoft 주식, 과거 외환 환율, 암호화폐 데이터를 포함한 실제 데이터세트로 직접 실습하게 됩니다. 이 트랙을 시작해 Python 금융 기술을 향상시키세요.

선수 조건

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Course
1
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
포트폴리오 위험·수익을 평가하고, 시가총액 가중 주식 포트폴리오를 구성하며, 시나리오 생성으로 시장 위험을 예측·헤지합니다.
Course
2
Python을 활용한 정량적 리스크 관리
2008년 금융위기에 적용된 리스크 관리와 VaR 등을 Python으로 학습합니다.
Course
3
Credit Risk Modeling in Python
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Course
4
Python으로 배우는 GARCH 모델
GARCH 모델을 이해하고, 주식부터 외환까지의 금융 데이터에 적용·구현하며, 캘리브레이션 방법을 학습합니다.

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4 강의

트랙
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Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

Python을 활용한 정량적 리스크 관리

Credit Risk Modeling in Python

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