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[오프라인] 자연어 처리를 활용한 주식 급등거래량 원인 분석

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개강 시 알려 드리도록 하겠습니다!

Introduction

” 내가 투자한 종목의 거래량 급등에 대한 원인을 분석하고 모니터링 할 수 있습니다. “

“ 모나미 거래 급등의 원인은 무엇인가? ”
“ 아시아나항공 거래 급등 원인은 무엇인가? ”

금융 투자에 있어 기존 재무정보(주가, 재무제표, 공시)만으로 설명하기 어려운 것들이 많습니다. 바로 비재무 요인들이 주가 및 거래량에 영향을 미치고 있기 때문입니다. 복잡한 투자 요인을 빠르게 분석하여 투자를 실행하기는 어렵습니다.

본 강의는 인공지능 기술 중 하나인 “자연어 처리 텍스트 마이닝”을 활용하여 주식 종목 거래량 급등시 원인을 분석하고 근실시간성으로 모니터링 할 수 있는 방법을 이해하고 실습합니다. 인간이 직접 수행할 수 있는 영역이지만 인공지능 기술을 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 분석하여 합리적 투자 의사결정을 신속하게 내릴 수 있도록 합니다.

자연어 처리는 금융시장 뿐만 아니라 우리 생활 속에도 깊이 녹아 들어있습니다. 검색엔진, 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 본 강의를 통해 자연어 처리 기초와 금융 투자시장에 적용할 수 있는 방법을 이해하고 실습해봅니다.

본 강의는 목표지향형 워크샵입니다. 강의 이후 얻을 수 있는 결과물이 명확하고, 목표를 달성하기 위해 필요한 내용을 중심으로 함축적으로 구성하였습니다. 짧은 시간 내에 자연어 처리를 투자에 접목하고자 하는 투자자, 개인, 대학생, 대학원생 등 입문자에게 이 강의를 추천합니다!

Point

이 강의가 특별한 이유

  1. 자연처 처리를 활용한 주가 급등량 분석의 엑기스를 4시간에 완전 정복!

  2. 강의 중 사용한 모든 실습 예제 프로그램 코드 전격 제공!

  3. 오직 인사이트 캠퍼스에서만 만나볼 수 있는 강의!

Example

예제 실습

” 본 강의에서는 실습 도구를 설치하는 시간을 별도로 갖지 않습니다.
원활한 강의 진행을 위해 파이썬을
개인 노트북에 미리 설치해 오시기 바랍니다. ”

#인공지능 #자연어처리 #텍스트마이닝 #주식급등거래량분석

Goal

투자에 자연어 처리 활용

투자에 자연어 처리를 적용한 사례를 알아봅니다.
글로벌 시장에서 자연어 처리를 투자에 적용한 사례를 알아봅니다.
국내 투자 시장에서 자연어 처리 적용현황과 전망에 대해 알아봅니다.

데이터 수집 실습

뉴스, 블로그, 커뮤니티, 공시 등 투자 관련 데이터 매체들에 대해 알아봅니다.
투자와 관련된 데이터를 직접 수집할 수 있도록 적용해봅니다.

자연어 처리 이해

자연어 처리의 개념에 대해 알아봅니다.
전처리의 중요성에 대해 이해합니다.
한글 전처리를 직접 실습하여 습득합니다.

토픽 모델링에 대한 이해

토픽 모델링의 기본 개념에 대해 알아봅니다.
토픽 모델링을 활용하여 무엇을 할 수 있는지 알아봅니다.
처리 흐름과 알고리즘을 이해하고 직접 구현해봅니다.
토픽 모델링을 거래량 원인 분석에 적용해봅니다.

For YOU

이런 분들께 강의를 추천드립니다!

강의를 들으면 좋으신 분

  • 실무자: 자연어 처리를 빠르게 습득하여 실무에 적용하려는 직장인 분들
  • 투자자: 데이터 기반 투자를 하고자 하는 투자자 분들
  • 학계 관련자: 실무에 바로 적용할수 있는 사례 중심 구현을 하고 싶은 모든 분들

Professor

이민호 강의교수님

現 주식회사 핀인사이트 CEO

컴퓨터공학을 전공하고, 우리은행, KB국민은행, 대우증권 등 여러 금융기관에서 트레이딩, 리스크관리 시스템 구축컨설팅 업무를 10여년간 수행했습니다.
그 이후 2015년 금융 데이터분석 전문 회사 핀인사이트를 창립하여, “금융 인공지능 실무교육 서비스 – 인사이트 캠퍼스”와 “자연어 처리 기반 데이터 분석 서비스 – 인사이트 페이지”를 운영하고 있습니다.

강의 경력

  • 리더십 디자인 특강 – 스타트업처럼 리드하라
  • 딥러닝 기반의 빅데이터 분석 전문가 과정 특강
  • 실무에서 바로 적용 가능한 데이터 시각화 특강 – 금융데이터 분석 및 시각화
  • 금융권 빅데이터를 활용한 디지털 트랜스포메이션 세미나 –  대체 데이터 분석을 통한 인공지능 로보 애널리스트
  • 머신러닝 기반 로보어드바이저 개발 전문가 양성 과정
  • 금융 데이터 사이언티스트 양성 과정 
  • 인공지능 자연어 처리(NLP) 기반 기업 데이터 분석 과정

Professor's interview

이민호 강의교수님

  • 안녕하세요, 짧게 자기소개 부탁드려요!

안녕하세요, 저는 핀인사이트 이민호 대표입니다. 컴퓨터 공학을 전공하였고 10여간 금융기관을 대상으로 하는 트레이딩 시스템과 시장리스크 시스템 구축 컨설팅 업무를 했고, 2015년 금융데이터분석 핀인사이트를 설립하여 운영하고 있습니다.

  • 현재 하시는 일에 대해서 더 자세히 설명해주실 수 있나요?

핀인사이트는 “금융 인공지능 실무교육 – 인사이트 캠퍼스”와 “비정형 텍스트 분석기반 기업, 브랜드, 인물 분석 – 인사이트 페이지” 2가지 서비스를 운영하고 있습니다. 각 서비스는 인공지능 기술을 금융에 접목하여 투자시장에서 합리적의사결정을 내릴 수 있도록 돋는 데이터 기반 의사결정 (DDDM, Data Driven Decision Making) 기반이 되는 서비스 입니다.

  • 이 강의에 대한 기대감이 있으시다면?

장기화된 저금리 기조로 개인, 기관 모두 투자 대상을 물색하고 있습니다. 그 중 주식은 오랫동안 투자자들의 관심 대상이었습니다. 그럼에도 불구하고 직관에 기반한 투자가 주를 이루었고 이는 많은 투자자들의 큰 손실로 이어였습니다. 본 강의는 데이터기반 의사결정을 내릴수 있도록 주식 종목 거래량 급등에 대한 원인 분석할수 있는 방법을 제시합니다.

해외에서는 활발하게 적용되는 기법으로 국내투자에도 접속하여 합리적 투자를 할 수 있는 기법입니다. 자연어 처리를 통해서 근실시간성으로 원인을 분석 할 수 있습니다.

  • 이번 교육 과정을 기획하게 되신 계기는 무엇인가요?

데이터 기반 투자는 글로벌 트렌드이지만 아직 국내에서는 초기 시장입니다. 자연어 처리 텍스트 마이닝을 활용해서 금융 분석에 적용하고 합리적 투자 의사결정을 내릴수 있도록 돕습니다

  • 해당 분야를 공부하고자 하는 분들께 학습 가이드나 조언이 있으시다면?

기초 지식은 먼저 학습하고 온다면 짧은 시간동안 더 많은 것을 얻어 갈수 있습니다. python과 jupyter 에 대한 사용법을 익히고 온다면 강의 시간 내에 많은 것을 얻어 갈 수 있습니다. 자연어 처리 분야는 방대한 분야로 강의 이후 추가 학습을 한다면 더욱 실용성있는 모델을 구성할 수 있습니다.

  • 마지막으로 수강생 분들에게 당부의 말씀 부탁드립니다.

자연어 처리는 빠르게 성장하는 분야이고 관련 채용시장도 계속해서 증가하고 있습니다. 기초부터 탄탄하게 준비하여 성장하는 시장에 함께 하시길 바랍니다.

Curriculum

커리큘럼

제1장 | 자연어 처리와 텍스트 마이닝 이해

자연어 처리와 텍스트 마이닝의 전반적인 배경지식을 정확히 알고 개발에 필요한 개념들을 학습합니다.

  • 자연어 처리의 이해
  • 자연어 처리 활용사례와 성장성
  • 텍스트 마이닝의 이해
  • 금융투자에 자연어 처리 텍스트 마이닝 활용 사례

제2장 | 텍스트 전처리

텍스트 분석의 80%를 차지하는 전처리 과정을 중요성을 이해하고 활용을 학습합니다.

  • 텍스트 전처리의 중요성
  • NLTK, KoNLPy 소개
  • 토큰화(Tokenization) : 단어토큰화, 문장토큰화
  • 품사 태깅(PoS Tagging)
  • 원형 복원 : 표제어 추출(Lemmatization), 어간 추출(Stemming)
  • 불용어 처리(Stopword)

제3장 | 토픽 모델링 (Topic modeling)

텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽모델링의 기본 개념을 이해합니다.

  • 토픽 모델링의 개념
  • 토픽 모델링 적용 사례
  • LSA(Latent Semantic Analysis, 잠재 의미 분석)
  • LDA(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당)

제4장 | 토픽 모델링 활용 거래량 급등 원인분석

뉴스와 주가 데이터를 수집하여 거래량 급등시 원인을 설명할 수 있는 모델을 실습합니다.

  • 논문 리뷰
  • 뉴스데이터 전처리
  • 종목 거래량과 뉴스멘션과의 상관도 분석
  • 뉴스데이터 토픽모델링
  • 토픽모델링을 활용한 거래량 급등 원인분석

강의안내

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개강 전에 개강안내 메일을 개별적으로 전달드립니다.
강남역 근처이며, 자세한 장소는 추후 개별적으로 알려 드립니다.
개강 당일에 강의장에서 배포해 드립니다.
환불을 원하실 경우 [ 성함, 환불하고자 하는 강의명, 환불 사유 ] 정보를 edu@fins.ai 이메일로 보내주세요. 정보 확인 후 환불 도와드리겠습니다.

결제 안내

  • 대학(원)생 / 단체 / 기수강생 할인 가능합니다. (* 타쿠폰과 중복할인은 불가)
  • 카드 결제시 최대 6개월 무이자 할부 가능합니다.
  • 세금계산서 발급 가능합니다. 담당자(bill@fininsight.co.kr)에게 연락주시면 더 자세히 안내해 드리겠습니다.


인터넷 결제환경 안내

  • Windows 7, 크롬 브라우저에 최적화 되어있습니다. 인터넷 익스플로러는 버전 9 이상을 권장합니다.
  • iOS에서는 현재 결제가 불가합니다. 타 방식 이용을 권해 드립니다.
  • 맥북에서는 Safari(사파리)에서 결제가 가능합니다.


강의 유의사항

  • 본 강의에는 교재비가 포함되어 있습니다.
  • 강의의 최소 인원(5명)이 미달될 경우 일정이 연기될 수 있습니다.
  • 일정 연기 시, 수강생 분들께 개강 3일전 개별 연락을 드립니다.


인사이트 캠퍼스 지기 모집

혜택

  • 본 강의 무료 수강
  • 본 강의 외의 수강하고 싶은 강의는 50% 할인 혜택
  • 인사이트 캠퍼스지기 활동 인증서 발급
  • 금융권 진출 희망 시 진로 상담 및 네트워킹 제공 (우수 활동지기는 추천서 제공) – 핀인사이트 취업 지원 시 우대

모집 대상

  • 해당 강의 관련 학과 전일제 대학(원)생 또는 관심이 많은 타과 전일제 대학(원)생
  • 인원: 강의 당 1명

우대사항

  • 인사이트 캠퍼스 기 수강자
  • 해당 강의 관련 프로젝트 경험자
  • 해당 강의 관련 컴퓨터 언어 활용 가능자

활동 내용

  • 수강생들이 효과적으로 강의를 수강할 수 있도록 돕는 역할
  • 운영을 위한 세부사항을 기획하며, 다음 기수 수강생 모집 준비를 지원하는 역할
  • 해당 강의 종료 후 수강생 인터뷰 작성 (A4 1장 분량) – 차기 강의 개발 전략에 참여

신청 방법

  • 아래 신청 버튼을 통해 캠퍼스지기를 신청해주시면, 신청하신 모든 분들께 해당 강의 개강 1주 전까지 개별 연락 드립니다. 
  • https://goo.gl/forms/5KsDKKkUywVKPbZB2