[목 차]

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

[본 문]

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)