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이 책은 2024년 세종도서로 선정된 『인공지능, 주식투자 좀 부탁해』의 후속작이지만, 독자들이 전작보다 먼저 읽어야 할 책입니다. 변동하는 금융시장의 복잡성을 효과적으로 이해하고 분석할 수 있는 실용적인 도구를 제공하기 때문입니다.

프로그래밍 경험이 부족한 독자들도 학습 과정을 따라올 수 있도록 파이썬의 기본 문법 구조, 핵심 자료형(숫자형, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합), 제어문(조건문, 반복문), 함수 정의 및 활용 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한, 효율적인 개발 환경 구축을 위해 아나콘다 파이썬 설치와 주피터 노트북 사용법을 안내하며 실습 기반 학습을 지원합니다.

금융 데이터 분석의 실무 역량을 강화하기 위해, 파이썬 라이브러리를 활용하여 실제 주식 데이터를 수집하고 가공하는 절차를 설명합니다. PER, ROE와 같은 기본적인 재무 지표를 파이썬 코드로 계산하고 분석하는 방법을 제시하며, 이동평균선(MA), 상대강도지수(RSI), 볼린저 밴드(Bollinger Bands) 등 주요 기술적 분석 지표를 파이썬으로 구현하고 이를 활용한 투자 전략을 수립하는 구체적인 예시를 제공합니다.

나아가 포트폴리오 이론의 핵심 개념을 소개하고, 수익률의 표준 편차 및 샤프 지수 계산을 통해 포트폴리오 성과를 평가하는 방법을 다룹니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여 최적의 자산 배분 비율을 탐색하는 고급 분석 기법까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.

마지막으로, K-최근접 이웃(KNN), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost 등 다양한 머신러닝 모델의 원리를 설명하고, 이를 파이썬으로 구현하여 주가 예측 모델을 구축하고 성능을 평가하는 방법을 제시함으로써 인공지능 기반 투자 전략의 기초를 다질 수 있도록 안내합니다.

저자 소개
들어가며
추천사
감사의 말

Chapter 1 파이썬과 금융 데이터
1. 파이썬 프로그래밍
1) 파이썬의 주요 특징
2) 파이썬의 장점
3) 파이썬의 활용 분야

2. 아나콘다 파이썬
1) 아나콘다의 주요 특징
2) 아나콘다에 포함된 주요 도구
3) 아나콘다를 사용하는 이유

3. 파이썬 설치하기
1) 아나콘다 파이썬 설치하기
2) Jupyter Notebook 실행하기

4. 변수란 무엇인가?
1) 파이썬에서 변수 사용하기
2) 변수 명명 규칙

5. 주석이란 무엇인가?
1) 파이썬에서 주석 사용하기
2) 주석의 좋은 사용 예

6. 숫자형 자료형
1) 정수형
2) 부동소수점형
3) 숫자형 자료형의 연산

7. 문자열 자료형
1) 문자열 정의 및 생성
2) 문자열 연산
3) 문자열 메서드
4) 문자열 포매팅

8. 리스트 자료형
1) 리스트 생성 및 접근
2) 리스트 수정 및 조작
3) 리스트 연산
4) 리스트 슬라이싱

9. 튜플 자료형
1) 튜플 생성 및 접근
2) 튜플의 변경 불가능성
3) 튜플 연산
4) 패킹
5) 언패킹
6) 확장된 언패킹
7) 튜플과 유용성

10. 딕셔너리 자료형
1) 딕셔너리 생성 및 접근
2) 딕셔너리 수정 및 조작
3) 딕셔너리 메서드
4) 딕셔너리 컴프리헨션

11. 집합 자료형
1) 집합 생성 및 접근
2) 집합 연산
3) 집합 메서드

12. 함수
1) 함수 정의 및 호출
2) 인자와 매개변수
3) 기본값 매개변수
4) 가변 인자
5) 반환 값
6) 람다

13. 조건문 if 문
1) 기본 if 문
2) if-else 문
3) if-elif-else 체인
4) 중첩 if 문
5) 조건식 간소화

14. 반복문 while 문
1) 기본 while 문 구조
2) break와 continue 사용하기
3) while-else 구조
4) 무한 루프

15. 반복문 for 문
1) 기본 for 문 구조
2) 다양한 시퀀스와의 사용
3) 반복문 제어: break와 continue
4) for-else 구조
5) range를 활용한 for 문
6) 리스트 컴프리헨션

16. 예외 처리
1) 예외 처리 구조
2) 여러 예외 동시 처리
3) 예외 객체 사용

17. 라이브러리
1) 라이브러리의 구조
2) 라이브러리 사용 방법
3) 몇 가지 유명한 파이썬 라이브러리
4) 라이브러리 설치

Chapter 2 데이터 수집 및 분석
1. 주식분석 프로젝트
1) 데이터 처리 능력
2) 금융 데이터 접근성
3) 자동화와 실시간 분석
4) 시각화 도구
5) 기술적 분석과 통계 모델링

2. 저평가 주식 종목 발굴하기
1) 국내 주식 종목 정보 가져오기

3. 주가 수익 비율이 낮은 주식 찾기
1) PER의 계산식
2) PER의 해석
3) PER의 중요성

4. 자기 자본 이익률이 높은 주식 찾기
1) ROE의 계산식
2) ROE의 해석
3) ROE의 중요성

5. 고배당주 찾기
1) 배당주의 주요 특징
2) 배당주의 장점
3) 배당주의 단점
4) 배당주의 예시
5) 4년 연속 배당금이 상승한 종목 찾기

Chapter 3 주식 선별 전략
1. 주식 가격 데이터 불러오기
1) FinanceDataReader 설치하기
2) 주요 특징 및 기능
3) 활용 분야

2. 이동 평균선
1) 이동 평균선의 장점
2) 단순 이동 평균
3) 지수 이동 평균
4) EMA를 활용해서 추천 종목 발굴하기

3. 상대 강도 지수
1) 계산 방법
2) RSI 값 해석
3) 투자 신호
4) RSI를 활용해서 추천 종목 발굴하기

4. 볼린저 밴드
1) 구성 요소
2) 작동 원리
3) 투자 신호
4) 볼린저 밴드를 활용해서 추천 종목 발굴하기

5. 포트폴리오 이론
1) 수익률의 표준 편차

6. 효율적 투자선
1) 효율적 투자선의 구성
2) 효율적 투자선의 특징
3) 효율적 투자선의 시각적 표현

7. 최고의 투자 비율 찾기

8. 몬테카를로 시뮬레이션
1) 몬테카를로 시뮬레이션의 주요 개념
2) 포트폴리오 최적화에서의 적용

9. 샤프 지수
1) 샤프 지수의 의미

Chapter 4 기술적 분석
1. 인공지능 주가 예측
1) 인공지능 주가 예측의 핵심 구성 요소
2) 인공지능 주가 예측의 사례
3) 머신러닝의 주요 유형
4) 분류/회귀 모델
5) 머신러닝의 일반적인 단계

2. 미래 주식 가격 예측하기

3. K 최근접 이웃 모델
1) KNN의 작동 방식
2) K 최근접 이웃 모델의 장단점

4. 결정 트리 모델
1) 결정 트리의 구성 요소
2) 결정 트리의 작동 방식
3) 결정 트리의 장단점

5. 랜덤 포레스트 모델
1) 랜덤 포레스트의 구성 요소
2) 랜덤 포레스트의 장단점

6. XGBoost 모델
1) XGBoost의 구성 요소
2) XGBoost의 작동 방식
3) XGBoost 모델의 장단점

7. 미래 국내 주식 가격 예측하기

8. 하루 5% 이상 급등하는 종목 찾기
1) 정확도(Accuracy)
2) 정밀도(Precision)
3) 재현율(Recall)

9. 모델 성능 높이기

10. 강화 학습을 활용한 상승 추세 종목 발굴하기
1) 엡실론-그리디 알고리즘
2) 탐험과 활용의 문제
3) 알고리즘 과정

마치며