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목차/차례

제 1 장 서론

1.1 주식 투자와 파이썬의 대명사 ‘퀀트’

1.2 연구 목표

제 2 장 분석 모형
2.1 프로젝트 과정
2.2 기업 선정

2.3 데이터 선택

2.4 Feature Engineering

2.5 Feature Selection

제 3 장 사용된 코딩
본문/내용
제 1 장 서론

금융시장은 전 세계 경제의 혈관과도 같은 역할을 하며, 자본의 흐름과 가격 결정 메커니즘을 통해 개인 및 기업의 경제적 결정에 큰 영향을 미친다. 이러한 금융시장은 광범위한 참가자들, 즉 기관 투자자, 헤지펀드, 기업, 개인 투자자 등 다양한 주체들에 의해 구성되어 있으며, 각 참가자는 자신의 목표와 전략에 따라 시장에서 활동한다. 이러한 복잡한 상호작용을 이해하기 위해서는 금융시장의 미시적 구조에 대한 깊은 이해가 필요하며, 이 구조는 정보의 흐름, 거래의 실행, 시장의 유동성 등 다양한 요소로 구성된다. 금융시장 미시적 구조는 단순히 가격이 어떻게 설정되는지를 넘어서, 시장 참가자들의 행동과 전략, 심리적 요인 등이 복합적으로 작용하는 방식을 설명한다. 최근 몇 년 간 머신러닝 및 인공지능 기술이 급격히 발전함에 따라, 이들 기술을 활용한 퀀트 전략은 금융시장 분석과 투자 결정의 새로운 패러다임을 제공하고 있다. 머신러닝은 기존의 통계적 방법론에 비해 대량의 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 데 유효하며, 시장의 비선형적 관계와 복잡한 상호작용을 모델링하는 데 강력한 도구로 자리잡고 있다. 퀀트 전략…



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Date : 2025-08-04
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