career development

파이썬 금융
프로그래밍

온라인 부트캠프.

수강 기간
평생 무료 (무제한 수강)
출시
현재 수강신청 가능
수강료
1,000,000 원 -> 700,000원
남은 인원 (선착순 마감)
* 1기만 얼리버드 할인 적용
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Python Programming for Finance

무엇을 배우나요?

본 강의를 등록하실 경우, 파이썬 기초부터 문법, 금융 데이터 수집, 증권사 (키움증권, 이베스트투자증권, 대신증권) Open API, 데이터베이스, 퀀트투자, 백테스팅, 금융 데이터 마이닝 등을 온라인으로 평생동안 학습할 수 있습니다.

Part 1. 금융 분석을 위한 파이썬 기초
Part 2. 파이썬 프로젝트
Part 3. 금융 분석을 위한 파이썬 중급
Part 4. 파이썬을 활용한 금융 데이터 수집
Part 5. 금융 데이터 분석을 위한 Pandas
Part 6. 프로그램 제작을 위한 PyQT
Part 7. 금융 데이터 마이닝
Part 8. 가상화폐 자동매매 프로그램 만들기
Part 9. 파이썬을 활용한 퀀트투자
Part 10. 증권사 API를 활용한 자동매매 프로그램 만들기 (초급)
Part 11. 증권사 API를 활용한 자동매매 프로그램 만들기 (중급)
Part 12. 증권사 API를 활용한 자동매매 프로그램 만들기 (고급)

파이썬을 시작하고, 활용하여 효율적인 금융 분석을 할 수 있도록 도와주는 실무 가이드!

한 번 가입으로 평생 수강하는 온라인 강의
퀀트, 자동매매, 크롤링 등 금융 파이썬 전영역을 커버
완성된 코드를 바탕으로 나만의 시스템 구축
끊임없이 업데이트 되는 파이썬 + 금융 프로그래밍
막힌 부분에 대해 질문할 수 있는 Q&A 시스템
주기적으로 진행되는 오프라인 세션까지
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원활한 강의 수강을 위해 기수제로 운영됩니다

파이썬 금융 프로그래밍
온라인 부트캠프 1기

수강 기간 : 평생 수강 가능
모집 기간 : 선착순 마감
인원 수: 기수 당 100명

*선착순 마감 진행
*1기만 얼리버드 30% 할인 예정

금융 분석을 위한 파이썬 기초 파트는 금융 분석을 위한 파이썬 기초 문법을 다루는 과정입니다. 파이썬 설치부터 같이 시작하며, 자료구조, 조건문&반복문부터 시작하여 필수적으로 사용되는 문법들을 학습합니다. 이후 프로그래밍에 유용한 PyCharm을 다루는 방법을 학습하며, 기본기를 다질 수 있습니다.

Unit 1. 파이썬 시작하기
Unit 2. 데이터 타입과 변수
Unit 3. 문자열
Unit 4. 리스트
Unit 5. 튜플
Unit 6. 딕셔너리
Unit 7. 조건문
Unit 8. for문 #1
Unit 9. for문 #2
Unit 10. while문
Unit 11. 함수 #1
Unit 12. 함수 #2
Unit 13. 모듈
Unit 14. 모듈 만들기
Unit 15. 클래스 #1
Unit 16. 클래스 #2
Unit 17. 클래스 #3
Unit 18. 클래스 #4
Unit 19. 파일 및 예외처리
Unit 20. PyCharm
Unit 21. Pycharm 디버깅

내용 준비 중입니다.

금융 데이터 수집을 위한 문법과 실습을 활용합니다. 특히 본 파트를 수강한 이후 KRX 한국거래소, Dart 전자공시, Naver 금융, Daum 금융, 인베스팅 닷컴 등을 실제로 스크래핑 하는 과정입니다. 이후 수집한 주가, 재무 데이터를 추후 활용할 수 있게 Database(SQL)로 구축하는 방법을 학습합니다.

Unit 1. 강의 소개
Unit 2. 스크래핑과 HTML (1)
Unit 3. 스크래핑과 HTML (2)
Unit 4. CSS Selector (1) 기본
Unit 5. CSS Selector (2) 결합자
Unit 6. CSS Selector (3) 실습
Unit 7. 셀레늄-환경설정
Unit 8. 셀레늄-기본이벤트
Unit 9. 셀레늄-텍스트
Unit 10. 셀레늄-Wait
Unit 11. 셀레늄-창전환
Unit 12. 셀레늄-파일 입출력
Unit 13. 스크래핑 소개
Unit 14. requests와 beautifulsoup
Unit 15. 연습문제 (1)
Unit 16. 동적 웹페이지
Unit 17. get/post 메서드
Unit 18. 웹페이지 분석
Unit 19. 연습문제 (2)
Unit 20. 연습문제 (3)
Unit 21. 한국경제 컨센서스 스크래핑 (1)
Unit 22. 한국경제 컨센서스 스크래핑 (2)
Unit 23. API 서버
Unit 24. 전자공시 dart (1)
Unit 25. 전자공시 dart (2)
Unit 26. Database 소개
Unit 27. 금융 DB 만들기 SQLite-Table생성
Unit 28. 금융 DB 만들기 SQLite-Table조회
Unit 29. 금융 DB 만들기 SQLite-Table수정
Unit 30. 금융 DB 만들기 SQLite-Table병합
Unit 31. 금융 DB 만들기 SQLite-미니프로젝트
Unit 32. 금융 DB 만들기 SQLite-그룹화

내용 준비 중입니다.

내용 준비 중입니다.

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키움증권 Open API를 파이썬과 연결하여 시작하는 강의입니다. 기본적으로 프로그램의 GUI를 구성하기 위한 PyQT부터 진행하며, 이후 키움증권 API 접속하고 데이터를 가져오는 것부터 학습합니다. 기초 과정에서는 TR코드를 다루는 방법과 기초적인 전략을 구현하고, 이를 자동매매로 구현하는 것까지 진행합니다.

Unit 1. PyQt 기초
Unit 2. OpenAPI 시작하기
Unit 3. OpenAPI 로그인
Unit 4. Kiwoom 클래스
Unit 5. 종목코드 및 종목명
Unit 6. 종목 기본정보
Unit 7. 테마 다루기
Unit 8. TR기초
Unit 9. PBR+PER 콤보전략
Unit 10. TR 멀티데이터
Unit 11. 매매 API
Unit 12. 조건식 #1
Unit 13. 조건식 #2
Unit 14. 자동실행
Unit 15. 프로젝트

조대표

(현) 스타트업 개발자 및 트레이더
- 파이스탁(pystock): 파이썬 알고리즘 트레이딩 카페 운영
(https://cafe.naver.com/pystock)
- 저서 : 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩, 누구나 할수있다 비트코인 자동매매
인터뷰보기

유부장

(현) IT회사 개발자 및 트레이더
- 파이스탁(pystock): 파이썬 알고리즘 트레이딩 카페 운영
(https://cafe.naver.com/pystock)
- 저서 : 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩, 누구나 할수있다 비트코인 자동매매
인터뷰보기

| 강의 미리보기

김진환전업투자자
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새로운 분야지만, 좋은 강의 내용을 정말 잘 설명해주셔서 감사했습니다. 특히 유용했던 것은 Dart 공시 스크래핑이였습니다! 모듈도 좋았고, 설명도 너무 좋았습니다.
김수민주부
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상세한 설명과 요청한 내용에 대한 빠른 피드백, 성실한 강의였습니다. 모르는 부분에 대한 반복교육과 필요한 내용을 예시로 이용한 설명이 와닿았고, 대부분의 코드들이 유용했습니다!
허상영직장인
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두 분 강사님께서 제공해주시는 다양한 연습문제와 코드 제공, 친절한 설명에 제일 만족하였습니다. 특히 6주차에 다루었던 DB 부분이 저에겐 특히 유용하였습니다.
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FAQ.

온라인 부트캠프는 5월 1일 1차 콘텐츠가 최초 공개될 예정이며, 결제하신 수강생들에게 쿠폰이 발급될 예정입니다. 해당 쿠폰에 자동적으로 콘텐츠 수강 권한이 주어질 예정이며, 이 모든 절차는 문자와 이메일로 다시금 상세하게 안내드리겠습니다.
러닝스푼즈 자체 온라인 웹사이트에서 그룹을 통해 Q&A를 하실 수 있도록 커뮤니티를 만들 예정입니다. 위 커뮤니티에서 지속적으로 Q&A를 진행하실 수 있으며, 강사님들의 특별한 사정이 있지 않는 한, 24시간 내에 답변을 드릴 예정입니다.
정상적으로 강의가 수료되는 상황에서 강의에서 실습용으로 만들어진 코드가 제공됩니다. 다만, 코드만 따로 사실 수는 없으며, 해당 코드는 오직 수업용으로만 사용될 예정임을 알려드립니다.
오프라인 세션의 경우, 모든 강의 촬영 이후 연간으로 주기적 일정이 짜여져 수강생들에게 제공될 예정입니다. 다만 장소와 인원의 한계상, 선착순으로 모집될 예정입니다. 오프라인 세션 내용의 경우, 수강생들에게 무료로 제공이 되며, 실전 API 특강, 로직에 대한 이해 등 하루안에 끝내는 워크샵 형태로 제공될 예정입니다. 또한 추후 해당 강의를 녹화하여 오프라인으로 수강하지 못하는 분들도 수강하실 수 있도록 제공할 예정입니다.

해당 과정의 경우, 링크에 있는 환불규정을 참고 부탁드립니다.