챗GPT와 함께하는 주식 데이터 분석
파이썬을 몰라도, 누구나 따라 할 수 있는 주식 종목 분석과 예측
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누구나 따라 할 수 있는 주식 데이터 분석!
『챗GPT와 함께하는 주식 데이터 분석』은 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 파이썬을 활용해 주가 데이터를 수집·분석하고, 실제 투자 전략을 구현하는 과정을 안내하는 실용서입니다. 단순한 코딩을 넘어, 프롬프트 설계 기법과 함께 실제 데이터를 기반으로 주가 흐름을 예측하고 투자 전략을 세울 수 있게 구성했습니다.
주식 시장 데이터를 정제하고 시각화하는 기본 분석부터, RSI·볼린저밴드·시계열 분석 등 기술적 분석과 백테스팅까지 다루며, 생성형 AI의 진보된 활용법까지 폭넓게 경험할 수 있습니다.
AI를 활용한 데이터 분석에 관심 있는 모든 독자를 위한, 현업 중심의 실전 가이드북입니다.
【 대상 독자층 】
- 파이썬과 챗GPT로 자동화 분석을 하고 싶은 투자자
- 주식 데이터 분석에 관심 있는 입문자
- 프로그래밍 비전공자
『챗GPT와 함께하는 주식 데이터 분석』은 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 파이썬을 활용해 주가 데이터를 수집·분석하고, 실제 투자 전략을 구현하는 과정을 안내하는 실용서입니다. 단순한 코딩을 넘어, 프롬프트 설계 기법과 함께 실제 데이터를 기반으로 주가 흐름을 예측하고 투자 전략을 세울 수 있게 구성했습니다.
주식 시장 데이터를 정제하고 시각화하는 기본 분석부터, RSI·볼린저밴드·시계열 분석 등 기술적 분석과 백테스팅까지 다루며, 생성형 AI의 진보된 활용법까지 폭넓게 경험할 수 있습니다.
AI를 활용한 데이터 분석에 관심 있는 모든 독자를 위한, 현업 중심의 실전 가이드북입니다.
【 대상 독자층 】
- 파이썬과 챗GPT로 자동화 분석을 하고 싶은 투자자
- 주식 데이터 분석에 관심 있는 입문자
- 프로그래밍 비전공자
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 등장은, 누구나 AI를 통해 데이터 분석을 수행할 수 있는 시대를 열었습니다. 이제는 파이썬과 챗GPT를 활용해 주식 데이터를 손쉽게 수집하고 분석하며, 스스로 투자 전략까지 수립할 수 있습니다.
이 책은 AI를 통한 실무 중심의 분석 흐름에 초점을 두었으며, 복잡한 코딩보다 프롬프트 전략과 실습 흐름을 중심으로 구성해, 데이터 분석의 진입장벽을 낮추고 실전 투자까지 연결합니다.
주식 데이터 분석을 해보고 싶지만 코딩이라는 벽 때문에 시도를 못했던 분들에게 이 책은 정말 필요한 존재가 될 것이고 챗GPT를 통해 이렇게 쉽게 데이터 분석을 할 수 있다라는 것도 깨달을 수 있습니다. 코딩을 모르는 사람도 혹은 주식 데이터 분석의 전략을 알고 싶은 사람에게도 도움이 될 책입니다.
이 책은 AI를 통한 실무 중심의 분석 흐름에 초점을 두었으며, 복잡한 코딩보다 프롬프트 전략과 실습 흐름을 중심으로 구성해, 데이터 분석의 진입장벽을 낮추고 실전 투자까지 연결합니다.
주식 데이터 분석을 해보고 싶지만 코딩이라는 벽 때문에 시도를 못했던 분들에게 이 책은 정말 필요한 존재가 될 것이고 챗GPT를 통해 이렇게 쉽게 데이터 분석을 할 수 있다라는 것도 깨달을 수 있습니다. 코딩을 모르는 사람도 혹은 주식 데이터 분석의 전략을 알고 싶은 사람에게도 도움이 될 책입니다.
목차
목차
1부 주식 데이터 분석 기본
1.1 주식 데이터란?
1.2 대규모 언어 모델과 주식 데이터 분석 적용
1.3 프롬프트 엔지니어링
1.4 주식 데이터 분석에 효율적인 프롬프팅 기법
1.5 파이썬
1.6 주식 데이터 수집하기
1.7 주식 데이터 시각화
1.8 주식 데이터 기본 분석
1.9 주식 데이터 상관관계 및 회귀 분석
2부 투자 전략 및 구현
2.1 기술적 분석과 기본적 분석 개념
2.2 주식 지표 소개
2.3 모멘텀
2.4 PBR+PER 전략
2.5 RSI(Relative Strength Index, 상대강도지수)
2.6 시계열 분석
2.7 볼린저 밴드
2.8 백테스팅
2.9 추세 추종, 평균 회귀 전략
2.10 인공지능과 머신러닝을 활용한 주식 예측
1.1 주식 데이터란?
1.2 대규모 언어 모델과 주식 데이터 분석 적용
1.3 프롬프트 엔지니어링
1.4 주식 데이터 분석에 효율적인 프롬프팅 기법
1.5 파이썬
1.6 주식 데이터 수집하기
1.7 주식 데이터 시각화
1.8 주식 데이터 기본 분석
1.9 주식 데이터 상관관계 및 회귀 분석
2부 투자 전략 및 구현
2.1 기술적 분석과 기본적 분석 개념
2.2 주식 지표 소개
2.3 모멘텀
2.4 PBR+PER 전략
2.5 RSI(Relative Strength Index, 상대강도지수)
2.6 시계열 분석
2.7 볼린저 밴드
2.8 백테스팅
2.9 추세 추종, 평균 회귀 전략
2.10 인공지능과 머신러닝을 활용한 주식 예측
저자
저자
이진규
정부출연연구기관에서 빅데이터 분석 연구원으로 재직했으며, 동국대학교 AI 박사 과정(대규모 언어 모델, LLM 전공)을 수료했습니다. 이후 삼성 SDS, KT, 주요 대학 및 공공기관을 대상으로 교육과 실무 프로젝트를 수행하며, 빅데이터와 생성형 AI 분야에서 깊이 있는 전문성과 실전 경험을 쌓아왔습니다.
현재 해피AI를 운영하며 프롬프트 엔지니어링, LLM 기반 빅데이터 분석, AI 챗봇 개발 등 실무 중심 기술을 다양한 산업 분야에 접목하고 있습니다. 의료, 경제, 정책, 교육 등 여러 분야에서 AI 플랫폼 개발 및 프로젝트를 활발히 진행 중입니다.
현재 해피AI를 운영하며 프롬프트 엔지니어링, LLM 기반 빅데이터 분석, AI 챗봇 개발 등 실무 중심 기술을 다양한 산업 분야에 접목하고 있습니다. 의료, 경제, 정책, 교육 등 여러 분야에서 AI 플랫폼 개발 및 프로젝트를 활발히 진행 중입니다.
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