How Data Science is Used in Finance with Python

데이터 과학은 금융을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 지닌 빠르게 성장하는 분야입니다. 금융산업은 금융거래, 주가, 시장동향 등 방대한 양의 데이터를 다룬다. 이 데이터에 데이터 과학 기술을 적용함으로써 금융 기관은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 과학을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 살펴봅니다.

Getting Started

Python을 사용하여 금융에서 데이터 과학이 어떻게 사용되는지 구체적으로 살펴보기 전에 먼저 금융에서 데이터 과학의 중요성에 대해 논의해 봅시다. 데이터 과학은 금융 기관이 금융 데이터의 패턴과 추세를 식별하여 투자 결정, 위험 관리 및 사기 적발에 도움이 될 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 과학은 금융 기관이 새로운 기회를 식별하고 기존 프로세스를 개선하여 데이터를 더 잘 활용하도록 도울 수 있습니다.

Python을 사용하여 금융 분야의 데이터 과학을 시작하려면 Python과 NumPy, Pandas 및 Scikit-learn과 같이 데이터 과학에서 널리 사용되는 라이브러리에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 또한 Yahoo Finance 또는 Federal Reserve와 같은 다양한 소스에서 얻을 수 있는 재무 데이터에 액세스해야 합니다.

Exploring Financial Data

Python으로 금융에서 데이터 과학을 사용하는 첫 번째 단계는 금융 데이터를 탐색하는 것입니다. 이것은 Python에서 데이터 작업을 위한 강력한 도구를 제공하는 Pandas와 같은 인기 있는 라이브러리를 사용하여 수행할 수 있습니다.

다음은 Pandas를 사용하여 과거 주가의 CSV 파일을 읽고 처음 5개 행을 표시하는 방법의 예입니다.

 

import pandas as pd

stock_prices = pd.read_csv('stock_prices.csv')
print(stock_prices.head())

 

이를 통해 데이터 구조와 사용 가능한 정보 유형에 대한 기본적인 이해를 얻을 수 있습니다. 또한 다양한 Pandas 기능을 사용하여 데이터의 평균, 중앙값 및 표준편차 계산과 같은 기본 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

Visualizing Financial Data

재무 데이터를 시각화하는 것은 통찰력을 얻고 패턴을 식별하는 강력한 방법이 될 수 있습니다. Python은 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 데이터 시각화를 만들기 위한 광범위한 라이브러리를 제공합니다.

다음은 Matplotlib를 사용하여 과거 주가의 선 도표를 만드는 방법의 예입니다.

 

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(stock_prices['date'], stock_prices['close'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.title('Historical Stock Prices')
plt.show()

 

이렇게 하면 x축에 날짜가 있고 y축에 종가가 있는 과거 주가의 라인 플롯이 생성됩니다.

이러한 방식으로 재무 데이터를 시각화하면 원시 데이터에서 즉시 명확하지 않을 수 있는 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 시간 경과에 따른 주가를 시각화하여 주가의 꾸준한 상승 또는 하락과 같은 추세를 식별할 수 있습니다.

Predictive Modeling

예측 모델링은 금융 분야에서 미래 주가, 환율 및 기타 금융 변수를 예측하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. Python은 Scikit-learn과 같은 예측 모델을 만들기 위한 광범위한 라이브러리를 제공합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 미래 주가를 예측하는 선형 회귀 모델을 만드는 방법의 예입니다.

 

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = stock_prices[['open', 'high', 'low']]
y = stock_prices['close']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

 

해당 Example 에서는 시가, 고가, 저가를 독립 변수로 사용하여 종가를 예측합니다. 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누고, 훈련 세트를 사용하여 선형 회귀 모델에 맞추고, 테스트 세트를 사용하여 예측합니다.

예측 모델링은 금융 분야에서 미래 주가, 환율 및 기타 금융 변수를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 투자 결정 및 위험 관리 전략을 알릴 수 있습니다.

Conclusion

이 글에서는 데이터 과학이 Python을 사용하여 금융에서 어떻게 사용되는지 살펴보았습니다. 우리는 Python을 사용하여 재무 데이터를 탐색하고, 이를 시각화하여 통찰력을 얻고, 예측 모델을 생성하여 미래 주가를 예측하는 방법을 보여주었습니다. Python을 사용하면 데이터 과학을 사용하여 재무 데이터를 이해하고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.