[파이썬 실습] Tensorflow와 딥러닝을 활용한 금융 시계열 분석 2기
강의 안내
금융 시계열이 무엇인가요?
금융 시장의 흐름을 파악하기 위해서는 시장 데이터, 공시, 재무, 뉴스, SNS, 거시 경제 데이터 등 수 많은 요인들을 분석해야합니다. 대부분의 금융자료는 시간의 흐름에 따른 시계열(Time Series)로 표현됩니다. 이러한 시계열을 금융 시계열이라고 합니다.
강의에서는 무엇을 배우나요?
본 강의에서는 금융 시계열을 효과적으로 다룰 수 있는 방법론을 제시합니다.
금융 시계열을 다루는 전통적인 도구로는 시계열 분석(Time Series Analysis)이 있습니다. 시계열 분석은 사전에 정의된 모델을 기반으로 시계열의 과거와 현재의 종속 관계를 분석하고 미래를 예측하는 방법입니다. 이 방법은 모델을 올바르게 설정하기 어렵다는 단점이 있습니다. 특히, 금융 시계열은 수많은 요인들이 반영되어 있어 매우 복잡하기 때문에 적절한 모델을 설정하기가 어렵습니다.
다른 방법으로는 딥러닝을 활용한 데이터 분석기술이 있습니다. 딥러닝은 데이터 자체를 분석하여 그 안에 들어있는 패턴들을 자동으로 탐색하는 방법입니다. 이 방법은 전통적인 시계열 분석과는 달리 사전에 모델을 설정할 필요가 없다는 장점이 있습니다. 인간의 개입을 최소화 할 수 있죠. 금융 시계열에도 딥러닝 기술을 적용하면 전통적인 모델 기반의 시계열분석에 비해 더 효율적인 분석이 가능합니다.
강의에서 무엇을 얻어갈 수 있나요?
● 실습용 Python/TensorFlow 소스 프로그램 제공
수강 대상
● 증권사, 운용사 등 투자 관련부서 실무자
● 퀀트 트레이딩에 관심있는 일반 투자자
● 금융 IT 개발자
● 대학생 / 대학원생
● 금융, 재무 관련 입문자
강의 교수 소개
조성현 강의 교수님
● 現 핀인사이트 인사이트 캠퍼스팀 연구 강의교수 및 사외 이사
● 現 금융공학 전문 아마추어퀀트 블로그 운영자
● 前 Lucent Technologies, Bell-Labs Innovations 수석 연구원
조성현 교수님은 가천대학교에서 물리학을 전공하고 KT에 입사하여 망관리센터 및 연구개발센터의 통신운용연구단에서 약 8년간 근무하다가, AT&T, Lucent Technologies로 이직하여 수석 연구원으로 10년간 종사한 통신 소프트웨어 전문가 입니다. 미국 Bell-lab에서 차세대 네트워크 구축에 대한 Training, 국내 KT, SKT 등의 국가기간망 구축 사업 분야에 종사했으며, 국제보안전문가 (CISSP)로 국내 VoIP 망의 보안 컨설팅 프로젝트를 수행했습니다. 이후 금융 분야에 진출하여 금융공학, 시장미시구조론, 알고리즘 트레이딩, 페어트레이딩, 금융 데이터마이닝 분야를 연구하고 있습니다. 물리학과 미국 Bell-Lab의 소프트웨어 기술에 금융 이론을 접목하여 금융 관련 시스템을 개발하고, 블로그를 통해 외국의 최신 투자 기법을 다룬 논문들의 내용을 소개하고 있습니다. 외환 전문인 갤럭시투자자문사에서 환위험관리 및 외환차익거래 시스템을 개발한 바 있으며, 약 5년 전부터 여의도 금융가와 강남 지역, 그리고 코스콤과 농협생명 등 기업체의 직원 연수교육의 금융 강사로 활동하고 있습니다.
강의 일정 및 강의 장소
2019년 5월 25일 (토) ~ 6월 29일 (토)
매주 토 14시 ~ 18시
서울시 강남구 선릉로 614 - 1 1층 (삼성동, 나라빌딩)
인사이트 캠퍼스 제 1 강의장
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