[K-means clustering] 0. 인공지능을 활용한 주식 시장 레짐 감지 및 거래 전략 수립

 

 

 

강의 소개:
이 강의는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 주식 시장을 분석하고, K-평균 클러스터링을 통해 시장 레짐을 감지하는 방법을 배웁니다. Python 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집, 전처리하고, 클러스터링 알고리즘을 적용하여 각 시장 상황에 맞는 거래 전략을 수립하는 실습을 진행합니다. 초급 및 중급 수준의 투자자들이 인공지능을 통해 주식 투자에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

강의 목표:

• K-평균 클러스터링 알고리즘의 이해
• 주식 시장 데이터 수집 및 전처리 방법 학습
• Python을 사용한 데이터 분석 및 시각화 실습
• 시장 레짐 감지 및 각 레짐에 맞는 거래 전략 수립

대상 수강자:

• 인공지능과 머신러닝을 이용한 주식 투자에 관심이 있는 초급 및 중급 수준의 투자자
• Python 프로그래밍 기본 지식이 있는 학습자

강의 목차:

1주차: 서론 및 데이터 준비

• 강의 목표: K-평균 클러스터링과 주식 시장 데이터를 이해하고, 데이터 수집 및 전처리 방법을 학습한다.
• 강의 내용:
  • K-평균 클러스터링 개요
  • 주식 시장 데이터 개요 (OHLCV 데이터 설명)
  • Python을 이용한 데이터 수집 (예: Yahoo Finance API)
  • 데이터 전처리 (결측치 처리 및 표준화)
• 실습:
  • Python을 사용하여 주식 시장 데이터 수집
  • 데이터 전처리 및 표준화

2주차: K-평균 클러스터링 개요 및 적용

• 강의 목표: K-평균 클러스터링 알고리즘을 이해하고, 이를 주식 시장 데이터에 적용하는 방법을 학습한다.
• 강의 내용:
  • K-평균 클러스터링 알고리즘 단계
  • K 값 선택 방법
  • Python을 이용한 K-평균 클러스터링 적용
• 실습:
  • 주식 시장 데이터를 사용하여 K-평균 클러스터링 적용
  • 클러스터 결과 시각화

3주차: 시장 레짐 정의 및 전략 수립

• 강의 목표: 시장 레짐의 의미를 이해하고, 각 레짐에 맞는 거래 전략을 수립하는 방법을 학습한다.
• 강의 내용:
  • 시장 레짐 정의 (상승, 하락, 변동없음)
  • 기술적 분석 지표 소개 (이동 평균, RSI, 볼린저 밴드)
  • 클러스터 결과 해석 및 시장 레짐 정의
• 실습:
  • 클러스터 중심값 해석
  • 각 클러스터에 맞는 거래 전략 수립

4주차: 종합 예제 및 전략 검증

• 강의 목표: 실제 데이터를 사용하여 종합 예제를 통해 배운 내용을 검증하고, 거래 전략을 최적화하는 방법을 학습한다.
• 강의 내용:
  • 실제 데이터 사용 예제
  • 클러스터링 결과 분석
  • 거래 전략 최적화 및 검증
• 실습:
  • 종합 예제를 통해 데이터 수집, 전처리, 클러스터링, 전략 수립 및 검증
  • 최적화된 거래 전략 수립

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[K-means clustering] 1. 인공지능을 활용한 주식 시장 레짐 감지 및 거래 전략 수립