코딩? 나는 몰라도 돼! 챗GPT가 알아서 척척 만드는 금융 프로그램
코딩을 모르는 사람도 프로그램을 개발할 수 있는 길이 열렸다. 챗GPT에 질문하고, 챗GPT가 만든 코드를 복사해서 붙여넣기만 해도 프로그램이 뚝딱 만들어진다. 중요한 것은 프로그래밍 언어를 아는 것이 아니라, 문제 해결 방식을 떠올리는 것이다. 어떤 데이터를 어떻게 수집하고, 어떤 모듈로 예측 모델을 만들고, 어떤 조건으로 종목 추천을 받을지 생각했다면, 챗GPT를 이용해 자동매매 시스템으로 조합하는 것은 더 이상 어렵지 않다. 증권사 트레이더에게 챗GPT를 활용하는 방식을 배우고, 초보자도 이해하기 쉬운 파이썬으로 직접 프로그램을 만들면서 자연스럽게 코딩 지식과 금융 지식을 익혀보자.
현직 트레이더가 알려주는 챗GPT 퀀트 투자 방법
데이터와 통계학에 근거한 퀀트 투자는 이미 널리 알려진 투자 방법이다. 퀀트 투자에 사용하는 수많은 데이터를 사람이 모두 처리하기 어렵고, 빠르게 대응하기도 쉽지 않기 때문에 엑셀이나 전용 프로그램을 사용한다. 프로그래밍 지식이 있다면 직접 프로그램을 만들겠지만, 투자 정보를 공부하기도 벅찬 시간에 프로그래밍까지 학습하기는 쉽지 않은 노릇이다. 그렇다고 너무 슬퍼하지 말자. 우리에게 한 줄기 빛이 있으니, 바로 챗GPT를 비롯한 생성형 인공지능의 등장이다.
현직 트레이더인 저자는 챗GPT를 이용해 자동매매 시스템을 구축하는 방법을 이 책에 담았다. 정확한 질문만 입력하면 꽤 괜찮은 프로그래밍 코드를 만들어주는 챗GPT를 이용해 주식과 암호화폐 자동매매 시스템을 직접 만드는 과정을 보여준다. 여기서 중요한 것은 프로그래밍 언어를 아느냐가 아니라, 어떤 데이터를 수집하고, 어떤 기준으로 종목을 선택할지 결정하는 것이다. 저자는 10년 이상 다양한 금융 상품을 트레이딩했던 지식과 노하우로 이동평균선, 볼린저 밴드 등 퀀트 투자 초보자도 이해하기 쉽게 간략화해서 설명한다.
목표를 세웠다면 그것을 코드로 작성하는 것은 모두 챗GPT가 진행한다. 저자는 코드를 단 한 줄도 직접 짜지 않고 챗GPT만을 이용해 작성하며, 코드 오류 역시 챗GPT에 수정하도록 요청한다. 프로그래밍을 처음 접하는 사람도 따라 할 수 있도록 파이썬 설치부터, 챗GPT로 코드 작성하기, 자동매매 프로그램(EXE) 생성 및 UI 만들기, 파이썬 코드 디버깅 방법까지 상세히 설명한다. 이 책을 읽고 나면 누구나 가격 예측 그래프나 종목 추천 시스템을 만들고, 증권사나 거래소 API를 이용해 자동매매 시스템을 만들 수 있다. 챗GPT를 전속 개발자로 고용하여 나만의 주식 & 암호화폐 자동매매 시스템을 만들어보자.
주요 내용
-챗GPT 소개 및 금융 프로그래밍에서의 활용 방안
- 파이썬 설치 방법과 최소한의 코딩 지식
- 금융 데이터를 보고 이해하는 데 필요한 금융 지식
- 주식 및 암호화폐 데이터 수집 방법과 가격 예측 모델 만들기
- 주식 및 암호화폐 종목 추천 시스템 만들기
- API를 활용한 주식 및 암호화폐 자동매매 시스템 만들기
추천사 viii
머리말 xi
CHAPTER 01 서론
1.1 금융 프로그래밍의 니즈 3
1.2 챗GPT로부터 얻을 수 있는 것들 4
1.3 금융과 결합한 챗GPT 프로그래밍 5
CHAPTER 02 AI 기술을 만나기 위한 준비
2.1 챗GPT 가입 및 시작 11
2.2 파이썬 셋업 14
__파이썬 설치 15
__PyCharm 설치 19
__파이썬 패키지 설치 28
2.3 파이썬 프로그래밍 기초 33
__파이썬 기초 문법 34
__UI 만들어보기 40
__파이썬 코드 만들기 44
__EXE 실행 파일 만들기 48
트레이더와 코딩: 트레이딩에 코딩을 어떻게 사용하나요? 53
CHAPTER 03 챗GPT를 활용한 금융 데이터 수집
3.1 챗GPT 질문법 58
3.2 주식 데이터 수집 60
__주식 데이터 수집 목표 및 질문 구성 61
__챗GPT 답변의 오류 수정하기 66
__최종 수정된 답변으로 데이터 확인하기 71
3.3 암호화폐 데이터 수집 72
__암호화폐 데이터 수집 목표 및 질문 구성 73
__챗GPT 답변으로부터 최종 데이터 확인 76
트레이더와 코딩: 트레이더에게 어느 정도의 코딩 능력이 필요한가요? 77
CHAPTER 04 챗GPT를 활용한 금융 데이터 분석
4.1 텐서플로란? 82
4.2 기초 데이터 분석 83
__상관계수 83
__변동성 84
__챗GPT로... 상관계수 분석 87
__챗GPT로 변동성 분석 92
4.3 주식 예측 모델 만들기 98
__주식 예측 모델 정하기 98
__주식 예측 모델에 대한 질문 구성 100
__챗GPT의 주식 가격 예측 데이터 확인 103
4.4 암호화폐 예측 모델 만들기 104
__암호화폐 예측 모델 정하기 104
__암호화폐 예측 모델에 대한 질문 구성 104
__챗GPT의 암호화폐 가격 예측 데이터 확인 108
트레이더와 코딩: 프로그래밍 능력이 커리어에 얼마나 도움을 주는가? 110
CHAPTER 05 실전 시스템 만들기
5.1 주식 종목 추천 시스템 만들기 113
__시스템 구현 목표 정하기 115
__주식 종목 추천 시스템 UI 만들기 116
__UI 연결 변수를 포함한 챗GPT 질문 만들기 124
__챗GPT 질문을 통한 결과 코드 125
__챗GPT로 받은 코드 실행해보기 127
__주식 종목 추천 시스템 EXE 파일 만들기 131
5.2 암호화폐 종목 추천 시스템 만들기 134
__시스템 구현 목표 정하기 134
__암호화폐 종목 추천 시스템 UI 만들기 136
__UI 연결 변수를 포함한 챗GPT 질문 만들기 141
__챗GPT 질문을 통한 결과 코드 142
__챗GPT로 받은 코드 실행해보기 144
__암호화폐 종목 추천 시스템 EXE 파일 만들기 146
트레이더와 코딩: 주식, 파생, 채권 중 개인이 수익을 내기 위해서는 어떤 것에 투자해야 하나요? 150
CHAPTER 06 자동매매 시스템 만들기
6.1 파이썬 32비트 버전 설치하기 156
6.2 증권사 API 사용 방법 162
6.3 주식 자동매매 시스템 개발하기 175
__시스템 구현 목표 정하기 175
__자동매매 시스템 UI 만들기 176
__UI 연결 변수를 포함한 챗GPT 질문 만들기 183
__챗GPT 질문을 통한 결과 코드 184
__챗GPT로 받은 코드 실행해보기 187
__자동매매 시스템 EXE 파일 만들기 190
6.4 업비트 API 사용 방법 193
6.5 암호화폐 자동매매 시스템 개발하기 199
__시스템 구현 목표 정하기 199
__자동매매 시스템 UI 만들기 200
__UI 연결 변수를 포함한 챗GPT 질문 만들기 207
__챗GPT 질문을 통한 결과 코드 208
__챗GPT로 받은 코드 실행해보기 211
__자동매매 시스템 EXE 파일 만들기 214
CHAPTER 07 맺음말
7.1 이 책을 통해서 얻은 것 221
7.2 금융과 챗GPT 222
7.3 챗GPT와 인간 222
찾아보기 225
챗GPT가 작성해준 파이썬 코드를 보고 어디를 수정해야 하는지를 위주로 설명할 것입니다. 실제로 AI와 함께하는 코딩 시대에는 모든 코드를 일일이 이해하는 능력보다 창의성이 중요해지는 시대가 올 것입니다. 마치 우리가 자동차를 운전할 때 엔진의 구조와 브레이크의 원리를 모르더라도 핸들과 액셀을 잘 조종해 목적지까지 안전하게 운행하는 것이 중요하듯이, 코딩에서도 이제 세세한 내부 문법과 형식을 익히는 데 치우치는 것보다는 창의성 있게 전체 시스템을 구성하는 능력이 중요해질 것입니다. AI 기술의 발달과 함께 기존의 관점과 다른 완전히 새로운 시대가 펼쳐질 것으로 보입니다. (15쪽)
자신이 세운 전략이 시장을 이겨나갈 수 있는가를 확인하기 위해서는 데이터를 통한 검증 과정이 필요합니다. 이 검증 과정을 수행하기 위해서는 코딩을 통해 빠른 시간에 정확한 결과물을 내는 것이 필요합니다. 하나하나 손으로 모든 데이터를 확인하기에는 바쁘게 돌아가는 시장에 대응할 시간이 부족하기 때문에 코딩으로 만든 자신만의 시장분석 시스템이 꼭 필요하게 마련입니다. 또한 코딩을 할 수 있다면 자신의 전략을 트레이딩 시스템으로 구현하여 1초라도 더 빠르게 더 좋은 가격으로 거래를 할 수 있습니다. (53쪽)
퀀트 투자는 금융시장에서 데이터를 기반으로 정량적인 방법을 사용해 주식, 채권, 파생 상품 등 다양한 금융 상품의 가치를 평가하고 투자 전략을 수립하는 과정입니다. 투자자들은 기존의 주관적인 판단을 최소화하고 객관적인 데이터를 활용하여 주식 가치를 판단하게 됩니다. 이러한 퀀트 투자 방식의 핵심은 바로 데이터의 수집과 분석입니다. (60쪽)
예측 모델을 실현하기 위해서는 데이터 분석 기술에 대한 이해와 고수준의 기술력이 필요합니다. 하지만 최근 챗GPT와 같은 인공지능 기술의 발전 덕분에 전문적인 지식이 없더라도 AI를 활용한 데이터 분석 관련 기술을 쉽게 얻을 수 있는 환경이 도래했습니다. 이러한 기술은 대규모의 금융 데이터에서 패턴을 찾아내고 예측하는 능력을 가지고 있으며, 이를 잘 활용하면 투자 전략을 최적화하거나 금융 거래의 효율성을 개선하는 등 다양한 효과를 얻을 수 있습니다. (81쪽)
금융 분야에서 방대한 정보를 사람이 일일이 찾기는 어려울뿐더러 빠른 속도로 원하는 정보를 얻기도 쉽지 않습니다. 이런 환경에서 챗GPT를 활용한 금융 프로그래밍은 원하는 데이터를 정확하고 빠르게 수집하여 분석하는 역량을 획기적으로 발전시킬 수 있도록 도움을 주는 촉매제 역할을 톡톡히 해낼 것입니다. (222쪽)
설근민 [저]
컴퓨터와 금융이 만나는 지점에서 활동하는 증권사 트레이더. 삼성증권, 현대증권, 신영증권, NH투자증권을 거쳐 현재 SK증권에서 채권 프랍운용팀을 이끌고 있다. FICC운용 부서, Equity파생운용 부서 및 프랍운용 부서를 두루 경험했고, 채권, 주식, 선물옵션, 구조화 파생상품(ELS, DLS) 등 10년 이상 다양한 상품을 트레이딩했다. 연세대학교에서 컴퓨터산업공학을 전공하고 KAIST 금융전문대학원에서 금융공학을 전공했으며, 전문적 금융 지식과 다양한 통계적 분석 기법뿐만 아니라 C++, 자바, 파이썬, SQL 등 프로그래밍 언어에 능통하다. 감에 의존한 거래가 아닌 데이터 분석과 구조화 자료를 기초로 하는 트레이딩을 즐긴다. 최근 챗GPT를 비롯해 AI를 통한 금융 발전에 관심이 있으며, 다양한 분야에 AI 기술을 적극 활용할 수 있음을 널리 알리는 데 힘쓰고 있다.
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