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응용 금융 파이썬에서

업데이트됨 2026. 3.
파이썬을 활용한 금융 관련 기술을 향상시키세요. 포트폴리오 평가, 신용 위험 계산, 그리고 변동성 예측을 위한 GARCH 모델 구축 방법을 알아보세요.
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Python응용 금융16시간14,226

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트랙 설명

응용 금융 파이썬에서

파이썬을 활용한 금융 분석 능력을 향상시키고, 데이터를 조작하여 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내리는 방법을 배우세요.이 과정에서는 포트폴리오 평가, 위험 노출 완화, 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 확률 모델링 방법을 배우게 됩니다. 다음으로는 신경망을 사용하여 포트폴리오를 재조정하는 방법을 배우게 됩니다. 상호작용적인 코딩 연습을 통해 SciPy, statsmodels, scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost 등의 강력한 라이브러리를 사용하여 위험을 분석하고 관리하게 됩니다. 학습한 내용을 바탕으로 머신러닝과 금융 기법을 활용하여 대출이나 신용카드 신청 승인 여부 등 금융 회사에서 흔히 접하는 질문에 대한 답을 찾아보게 됩니다. 이 과정에서 GARCH 모델을 직접 만들어보고 마이크로소프트 주식, 과거 환율, 암호화폐 데이터 등 실제 데이터 세트를 다뤄보게 됩니다. 파이썬 금융 기술 향상을 위해 이 과정을 시작하세요.

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

    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.

응용 금융 파이썬에서
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