최근 우연히 금융 역사 관련 인터뷰를 보게 되었는데 읭? 1906년에도 퀀트가 있었다고 하네요. 그것도 미국도 아닌 일본에서! 이 사람이 30세도 안된 나이에 현재 돈으로 1,000억원이 넘는 돈을 번 스토리를 살펴봅니다.

이 양반이 동양에서, 아니 거의 세계에서 최초로 주식을 '감' 으로 하지 않고 조직적으로 데이터를 수집해서 주식에 투자한 사례가 아닐까 추정이 됩니다. 그는 그의 데이터를 확신하면서 1906년 "일본 시장은 고평가되었다!!" 를 외치며 일생일대의 베팅을 하게 되는데 -

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최근 '존버' 라는 단어는 많이 들어 보셨을 겁니다. 그런데 '존버' 는 사람 이름이기도 합니다! 그것도 랜덤가이의 이름이 아니라 - 1,000년 후에도 사라지지 않을 불멸의 투자공식을 만든 사나이의 이름입니다!!

그의 이름은 '존버' 윌리엄스! (John Burr Williams!) 지구가 멸망하지 않은 한 경영학을 공부하는 모든 학생들은 그가 개발한 'DCF' 모델을 배워야 할 겁니다.

DCF 를 모르시는 분들께 설명을 드리면 - DCF는 이 세상 모든 자산의 가치를 측정할 수 있는 위력적인 모델입니다! 이왕 설명드리는 겸 DCF와 DCF의 주요 라이벌인 '상대적 가치평가' 의 장단점도 알려드립니다.

관련 자료: John Burr Williams - The Theory of Investment Value(1938)
링크: https://archive.org/details/in.....ernet.dli.2015.2251

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'가치투자' 하면 워렌 버핏이 떠오르는 것은 당연한 것인데 '퀀트투자' 의 창시자는? 에드 소프라는 IQ 190의 수학 천재입니다. 카지노에서 블랙잭 게임을 깨면서 유명해졌죠.

이 두 사람은 1968년 처음이자 마지막으로 만나는데요, 어떤 계기로 둘이 만나게 되었는지 한번 풀어보겠습니다. 두 사람 모두 카드게임의 초고수이며 둘 다 모임을 매우 즐겼으나, 특히 한명은 엄청난 영향을 받고 이 미팅을 통해 나중 엄청난 부를 축적하게 됩니다.

보너스로 어떻게 버핏이 '브리지' 라는 카드게임 세계 챔피언십 본선(!) 까지 나가게 되었는지도 알려 드립니다.

관련 책자:
Alice Schroeder - Snowball(2009)
Carlisle, Gray - Quantitative Value (2013)
Thorp - A man for all Markets(2017)

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시장의 마법사들에게 배우다 시리즈 오랜만에 만들었는데 - 이번 레슨이 하이라이트일 겁니다.
사실 주식 생짜 초보나 고수나 어디 투자해서 그 결정이 맞을 확률은 대강 50%입니다.
심지어 일부 고수들은 승률이 20-30%인 전략으로 투자하기도 합니다.

그런데 고수는 시간이 흐르면 흐를수록 자산이 안정적으로 우상향하고 초보는 돈을 다 날려먹습니다.

승률이 거의 비슷한 게임이니까 신기할 수 밖에 없는 결과인데 - 이게 바로 리스크관리의 차이라고 보시면 됩니다. 따라서 고수들은 리스크관리에 엄청나게 신경을 쓰는 반면, 초보들은 - 그게 뭔지도 모릅니다.

이 영상을 보시면 "고수의 리스크관리", 즉 루저에서 윈너로 가는 방법을 배두게 됩니다.
또한 "이 세상에서 가장 중요한 투자 조언" 도 덤으로 같이 배우와, 한 해에 절대 5% 이상 안 깨지는 노하우와 정말 어떻게 할지 모를 때 어떻게 대응해야 하는지도 영상에 담겨져 있습니다. 오늘 내용 정말 죽입니다. ㅋㅋㅋ

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최근 '버핏클럽 2' 를 읽으면서 서준식님의 '채권형 주식 발굴법' 을 읽게 되었는데 그걸 보면서 - 아참, 내가 그분이 쓰신 '다시 쓰는 주식투자 교과서' 를 1년 전 사놓고 안 읽었다는 사실을 알게 되었습니다.

그래서 책을 다 읽어 보고 나름대로 이번 영상을 통해 한국에 있는 '채권형 주식' 들을 발굴해 봤습니다.
결과를 보니 제가 좋아하는 고르게 꾸준하게 높은 자본수익을 내는데 저평가 되어 있는 주식들이 대거 발굴됩니다. 실제로 제가 매수했던 주식들도 꽤 있고요. 이 전략 은근 저에게 꽤 맞는 것 같습니다. 11월부터 이거 써야 하나...

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130편에 상편을 올리고 '초중급자에게 위험한 버핏의 가르침' 하편 올립니다!

지난번에도 강조했지만 워렌 버핏의 전략은 매우 뛰어난 전략이 맞습니다.

특히 당신이 버핏과 엇비슷한 경험과 지식, 투자 성향 및 멘탈이 되는 사람이라면 맞는 전략입니다. 아쉽게도 이런 투자자는 극소수에 불과할 것이고 - 대부분 투자자가 버핏의 전략을 따라하기는 좀 어렵습니다. 아니 따라하는게 위험할 수도 있습니다. 뱁새가 황새 따라가는 척 하다가는 큰일 납니다.

받아드려야 할 것은 적극적으로 취하되 그렇지 않은 것은 버핏이 말했다 하더라도 과감히 버려야 하는데, 도대체 무엇을 버려야 할지? 같이 보시죠.

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오랜만에 마법사들 영상 하나 올립니다. 투자하면 누구나 피할 수 없는 그 순간이 옵니다.
아무리 좋은 전략을 써도 내가 사면 떨어지고 내가 팔면 오르고! 마이너스의 손이 되는 그 순간!
본인에게 닥치의 정말 기분 더럽습니다.

이런 연전연패의 구간이 오는 것은 아무리 고수라도 절대 피할 수 없는데, 대부분 투자자들은 이때 적절히 대응을 못해서 패가망신하는 경우가 대부분인 반면 고수들은 이런 마이너스의 터널을 어떻게 버티는지 압니다 (그러니까 고수입니다).

반대로 연전연승, 즉 마이더스의 손이 되는 구간도 투자를 하면 분명 오게 되는데, 이 때도 대응을 잘 해야 한다고 수많은 마법사들이 입을 모았습니다. 자만이 와서 마이더스가 끝나는 직후 크게 깨지는 경우가 많다고 하죠.

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대부분 사람들은 "일 안하면서 편하게 먹고 살려고" 투자 또는 전업투자의 길을 택하는데 -
위대한 투자자들은 "우위가 있는 전략" 을 만들기 위해 무수한 연구와 공부를 합니다. 그런 전략은 수백만 개가 존재하나 나에게 딱 맞는 전략을 찾기는 절대 쉽지 않거든요! (나도 나를 잘 모르니까요)

아마존이라는 기업을 창업한 제프 베조스 아저씨도 옛날에는 D.E. Shaw라는 기업의 퀀트였는데, 이 빡센 투자 연구를 못 버티고(?) 나갔는데, 보스였던 David Shaw와의 인터뷰를 읽어보니 대충 왜 나갔는지 감이 옵니다.

이런 재미있는 스토리와 인생에도 곧바로 적용할 수 있는 투자 레슨들이 기다리고 있으니 많은 시청 및 구독 부탁드립니다.

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마법사 시리즈 몇일 쉬었다가 지속됩니다. 저자 슈웨거는 책 모든 내용 다 까먹어도 오늘 이 내용만은 꼭 기억하라고 합니다. "성격에 맞는 전략을 찾아라."

주식에서 돈을 버는 방법은 정말 오만가지가 있는데, 안타깝게도 성공한 사람들조차 지 방법이 최고이고 남 방법은 다 별로인듯이 말하는 경우가 많습니다. 멀리 갈 필요 없이 저도 그렇게 합니다 ㅋㅋㅋ

진실은 이보다 복잡합니다. 이 영상에도 나오지만 마법사들도 성공한 전략이 매우 가지각색입니다. 성공한 투자자가 100만명이면 아마 그들은 100만개의 다른 전략을 쓰고 있을 겁니다. 그럼 나한테 맞는 그 전략은 어떻게 찾냐고요? "지피지기 백전백승" 과 수많은 백테스트의 노력이 쌓여야 하지 않을까요?

마법사 O'Shea의 명언으로 마치겠습니다: "You have to become you, not me"

지난번 133번 영상에서는 마르커스가 깨지고 깨지고 깨지다가 엄마 돈까지 말아먹는 장면까지 살펴봤습니다.

이렇게 인생에서 쓴맛을 많이 경험했기 때문에 마르커스는 초중급 투자자들에게 좋은 말을 많이 해주고 싶어합니다. 주옥같은 말을 정말 많이 해주는데, 그거 말고도

"이 삼박자가 맞으며 어떤 시장이던, 어떤 상황이던 돈을 벌 수 밖에 없다" 라는 말을 하면서 본인의 필승법을 공유합니다.

저 방법이 여러분의 필승법이 될 수 있을지는 모르겠으나 참고할 가치는 충분히 있습니다. 그 필승법은? 영상 중간 어딘가 나옵니다 ㅋㅋㅋ

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시장의 마법사들에게 인생과 투자를 배우는 시리즈, 계속됩니다!

"시장의 마법사"에 가장 먼저 나오는 마르커스(Michael Marcus)라는 아저씨가 있는데, 이 양반은 연 수익 30%까지 회사에서 가져가는 시스템에서(!!) 10년만에 3만 달러를 8,000만 달러(!!??) 로 불립니다. 믿어지지 않는 수익인데요 -

이런 마법사도 초창기에는 정말 보미 민망할 정도로 - 투자를 못했습니다. 지 돈 꼴아막는 것도 모자라서 아빠, 엄마 돈까지 다 꼴아박는데요! 여기까지는 완전 3류 도박꾼 스토리인데 - 이런 인간도 득도하는 걸 보면 우리도 멀쩡한 투자자가 될 수 있습니다.

아마 이거 보시는 분들 중에 대부분이 투자에 실패한 경험이 있을텐데, 심지어 마르커스뿐만 아니라 천재 중 대천재인 케인스, 그레이엄 이런 양반들도 이런 운명을 피해가지 못했습니다!! 끈질김과 집요함(Persistence)을 가지고 + 할 수 있다! 알고투자를 통해서 투자를 배우고 ㅋㅋㅋ + 백테스트를 많이 하고 + 그 내용을 실천하면 누구나 득도할 수 있다고 봅니다.

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헤이비트 웹사이트: www.heybit.io

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할 수 있다! 퀀트투자:
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(가상화폐) https://genport.newsystock.com/TVCast/#GenMain#

특정 기업/책/교육에 대한 홍보: 이 채널은 여러분에게 투자를 알리는 목적도 크나 저에게 득이 되서 윈윈결과를 창출하는 것도 그와 못지 않게 중요합니다. 모든 영상은 아니나 종종 이런저런 직간접 홍보를 포함시킬 겁니다.

워렌 버핏은 매우 위대한 사람이자 투자자입니다. 저는 이분을 너무너무 존경합니다.
버핏은 매우 훌륭한 투자전략을 구사해서 수백억 달러를 벌었습니다.

그런데 - 바로 전 시간에 올린 영상 "시장에 마법공식 따위는 없다" 라는 명언 기억하시는지 모르겠네요. "시장에서 성공하는 길은 수백만 개이고 누구나 나에게 맞는 그 길을 찾아야 한다" 라는 말도 있었습니다.

네 - 버핏은 자신에게 맞는 그 공식을 찾아냈습니다! 그런데 그 전략이 우리에게도 맞는 전략일까요?

당신이 버핏과 엇비슷한 경험과 지식, 투자 성향 및 멘탈이 되는 사람이라면 맞는 전략입니다. 아쉽게도 이런 투자자는 극소수에 불과할 것이고 - 대부분 투자자가 버핏의 전략을 따라하기는 좀 어렵습니다.

문제는 뱁새가 황새를 따라하다가 보면 사고가 나는데, 어설프게 초중급자가 버핏의 조언을 따라하면 도움이 안될 뿐만 아니라 오히려 위험하기까지 합니다.

초보자가 어떻게 버핏의 주요 조언들을 받아드려야 할지 같이 살펴보시죠.

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특정 기업/책/교육에 대한 홍보: 이 채널은 여러분에게 투자를 알리는 목적도 크나 저에게 득이 되서 윈윈결과를 창출하는 것도 그와 못지 않게 중요합니다. 모든 영상은 아니나 종종 이런저런 직간접 홍보를 포함시킬 겁니다.

새로운 시리즈 하나 시작합니다 - 한 20번 넘게 할거 같습니다 ㅋㅋ

한 분야에서 성공하는 방법은 뭐가 있을까요? 제 생각에는 그 분야를 가장 잘 하는 사람들의 공통점을 찾는게 가장 훌륭한 방법이 아닌가 싶습니다.

그래서 슈웨거라는 아저씨가 25년 동안 미국 전국을 돌아다니면서 그기 "시장의 마법사" 라고 부르는 투자 고수 60명을 인터뷰를 하고 "마법사 시리즈"를 4권의 책으로 정리했습니다. 그것도 모자라서 그는 그 4권의 액기스를 23개 교훈으로 요약한 책도 냈습니다! "The Little Book of Market Wizards"라고 하는데, 이 책의 교훈을 전파하려 합니다.

놀라운 건, 이 책 내용을 들어 보면 인생에서 어떻게 성공하는지도 덤으로 같이 배우게 됩니다. 어떻게 보면 인생에서 성공하는 법을 투자자들을 통해서 듣게 된다고 할까요?

아쉽게도 이 책의 번역본은 아직 없습니다. 그러나 - 제가 있지 않습니까!! 핵심내용 번약 및 쉬운 풀이뿐만 아니라 제 해석도 추가했습니다. 마법사들의 성공 마술(?) 을 같이 배워 보시죠.

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에드 쏘프가 어떻게 도박장에서 활약했는지, 금융시장에서는 초기 몇년간 흑역사를 썼는지 영상 65, 66을 통해서 살펴보았습니다.

1965년부터 쏘프는 그의 IQ 200을 풀가동하여 진지하게 금융 연구를 하기 시작합니다. 조만간 그는 '옵션의 가치를 측정하는 공식' 을 개발하여 이를 통해 큰 돈을 벌게 됩니다. "나만 이 공식을 알고 있어서 총을 자지고 창칼로 무장한 야만인들과 전쟁하는 느낌이었다" 라고 나중 밝힙니다.

에드 쏘프의 헤지펀드는 1969-88년 20년 구간 동안 단 한 해도 손실을 내지 않습니다!

쏘프는 이와 관련된 책(Beat the Market)도 쓰는데, 크게 감명을 받은 블랙, 숄즈라는 두 영웅들이 나중 '블랙숄즈 공식' 이라는, 금융 역사상 가장 중요한 공식을 만들어 내고 나중 노벨상도 받습니다.

쏘프는 그들보다 더 빨리 동일한 공식을 개발했으나 논문을 써서 노벨상을 받기보다는 조용히 돈을 버는 길을 선택했습니다. 여러분의 선택은 어떠셨을까요?

마지막으로 워렌 버핏과 에드 쏘프의 역사적인 모임, 에드 쏘프가 제 영상에서도 자주 나오는 '퀀트투자'로 어떻게 돈을 벌었는지도 덤으로 설명드립니다.

퀀트투자를 한 쏘프의 두번째 헤지펀드는 1994-2002년 8년간 복리 18%를 벌고, 이 해를 기점으로 쏘프는 70세 나이에 은퇴합니다.

자, 이걸로 에드 쏘프 시리즈는 끝!

관련 책:
E. Thorp - A Man for All Markets(2017)
Thorp, Kassouf - Beat the Market(1967)

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에드 쏘프는 사상 최초로 카지노를 상대로 이기는 전략을 발굴하고 나중에는 노벨상을 받을 만한 수주의 고급진 투자전략들을 개발하지만 처음 몇년 간 투자 실적은 정말 처참했습니다.

IQ 200인, 100년만에 한번 나올 대천재가 주식시장에서 어떤 식으로 원숭이 수준의 투자를 했는지 같이 구경하겠습니다. 정말 "이렇게 투자하면 안된다" 의 사례를 체험을 통해 남기시고 싶으셨는지 의심이 갈 정도입니다.

정말 불가사의한 점은, 쏘프는 블랙잭 연구를 통해 "얼마나 베팅을 해야 하는가", 즉 리스크 관리에 대해 누구보다도 잘 알고 있었습니다. 그런데 본인이 투자할 때는 정작 이를 하나도 적용하지 않았죠!

오늘의 교훈은? IQ 200인 사람도 주식시장에서 이렇게 넘어지는 것을 보면 주식은 지능으로 마스터할 수 있는 분야가 아닌 것 같습니다.

심리적인 이슈가 훨씬 더 중요한데, 이를 기회로 강환국 유튜브의 "투자심리" 플레이리스트를 복습하는 것이 어떨까요?

관련 책: E. Thorp - A Man for All Markets(2017)

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제가 하는 투자, 즉 몇 개 지표와 수치만 보고 투자하는 방법을 "계량 투자" 라고 합니다.
좀 더 우아하게 말하면 "과학적 투자" 라고 할 수도 있죠.

계량투자의 창시자는 누구일까요? IQ 200의 대천재, 에드 쏘프(Ed Thorp)라고 합니다. 인생도 소설같이 사신 분이라 정말 흥미로운 캐릭터입니다.

이분은 금융시장에 진출하여 큰 돈을 벌기 전 카지노에서 하는 블랙잭이라는 게임에서 이기는 전략을 만들어 냅니다!! 아니 일반인이 카지노에 가서 돈을 따온다는 것을 상상할 수가 있나요? 그는 해냈습니다.

어떻게 쏘프가 블랙잭을 통해 돈을 벌었는지, 그리고 제가 왜 여러분께 블랙잭 시뮬레이션 소프트웨어으로 게임하실 것을 강력히 추천하시는지 같이 살펴보시죠. 블랙잭과 투자의 성공 요인은 95% 같거든요!

블랙잭 시뮬레이션 소프트웨어 링크: Casino Verite
링크: https://www.qfit.com/downloads.htm

쏘프 자서전: A Man for All Markets(2017)
- 조만간 한국어로 번역!

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주식투자자의 필독서인 '시장의 마법사 시리즈' 신간이 나왔습니다! 여기서 14년 동안 복리 68%, 8.3만 달러를 2,100만 달러로 만든 Chris Camillo의 사례를 분석해 보겠습니다!

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할투 모든 영상 요약: https://han.gl/49BQk

할투 맵: https://hal-to.github.io/

자산배분 전략 완전 정복 강의:
http://genport.newsystock.com/TVCAST/PdfDetail.aspx?PackageUID=81&HostUID1=46
https://stock79.tistory.com/431

17년 만에 2,500달러를 5,000만 달러로 만든 슈퍼개미 제프 뉴맨의 성공스토리입니다.
이정도면 거의 투자의 신이네요!

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궁금하시죠? 여기 있는 내용 잘 따라하시면 1,000억 달러는 어렵지만 1,000억 원은 가능하다고 봅니다. 또한 - 스트레스 안(덜) 받는 슈퍼 노하우도 대공개!

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제가 생각하는 역사상 가장 위대한 자본가는 - 록펠러입니다. 제가 왜 그렇게 생각하는지, 이 훌륭한 분에게 배울 것이 뭐가 있는지 같이 알아봅시다.

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할투 모든 영상 요약: https://han.gl/49BQk

할투 맵: https://hal-to.github.io/

자산배분 전략 완전 정복 강의:
http://genport.newsystock.com/TVCAST/PdfDetail.aspx?PackageUID=81&HostUID1=46
https://stock79.tistory.com/431

'효율적 시장 가설' 로 유명한 파마 교수! 그의 논문을 보고 따라했으면 큰 부자가 될 수 있었죠! 복리 30%가 넘는 파마의 끝판왕 전략은 과연 무엇?

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YEAH, 안녕하세요 할러님들~
요즘 금리가 오르는 상황에서도
미국 경제가 기대보다 훨씬 좋은데요,

최근 정부와 중앙은행이 부채를 엄청나게 발행하여
가계에 나눠준 상태이며, 정부와 중앙은행의 재무제표는
악화됐으나 가계와 기업은 좋아진 상황입니다.

따라서 투자의 신 레이달리오의
향후 미국 단기/중장기 전망을 분석해보았습니다.
여러분들의 생각은 어떠하신가요?

앞으로도 투자 시장의 움직임을 빠르게
공유드릴 수 있도록 영상으로 준비해 찾아뵙겠습니다,
감사합니다! :-)

📢《헨리의 퀀트대학》에는 금융과 관련된 재밌는 영상들이 준비되어 있습니다.
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파이썬(아나콘다)는 아래 사이트에서 다운로드가 가능합니다.
https://www.anaconda.com/download

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MySQL Server: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
MySQL Workbench: https://dev.mysql.com/downloads/workbench/

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 2의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 3의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 3의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 4의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 5의 내용을 다룹니다.

테이블 만들기 및 데이터 등록에 사용되는 쿼리는 링크를 확인해주세요
https://github.com/hyunyulhenr....y/quant_py/blob/main

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테이블 만들기 및 데이터 등록에 사용되는 쿼리는 링크를 확인해주세요
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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 6의 내용을 다룹니다

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 7의 내용을 다룹니다.

w3school 사이트 및 HTML/CSS 코드는 깃허브를 참고해주세요.
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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 8의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 9의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 10의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 11의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 12의 내용을 다룹니다.

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《파이썬을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기》에서 Chapter 14의 내용을 다룹니다.

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본 영상은 아래의 리서치를 요약한 내용입니다. 영상에 나오는 모든 그래프의 출처는 다음과 같습니다.
Luo, Yin, et al. "Seven sins of quantitative investing." DB Quant Handbook, Part II (2014).


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안녕하세요~
파이썬으로 데이터 분석을 한다! 라고 하게 되면은 판다스라는 라이버리 를 가장 먼저 떠올리게 되는데요.
이 판다스 이라는 라이버리가 뉴욕 증권가 에서 일하고 있는 퀀트에 의해 개발되었다 라는 사실 알고 계신가요?
2009년에 뉴욕 파이낸셜 파이썬 유저 그룹에서 Wes Mckinney가 발표에 썼던 자료가 있는데요.
이 자료에 판다스 개발 의도가 잘 설명이 된 것 같아서 이 자료를 같이 보려고 해요 :)

영상에 사용한 슬라이드 링크 : https://google-code-archive-do....wnloads.storage.goog

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KRX 한국 거래소 전체 주식 종목 리스트 이거 하나면 코드 한 줄로 수집 가능하다?! - FinanceDataReader

안녕하세요~
저희는 판다스를 통해서 금융 데이터를 분석해보도록 할 텐데요.

일단 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터가 필요할 텐데 데이터를 수집하는 방법에는 여러 가지가 있을 거예요.

그 방법 중에 저희는 FinanceDataReader라는 것을 통해서 일단 먼저 데이터를 수집을 해보려고 해요.

그 FinanceDataReader가 어떤 건지 이 TOOL에 대해서 잠깐 소개를 해보려고 해요 :)

## FinanceDataReader 란?

* 한국 주식 가격, 미국주식 가격, 지수, 환율, 암호화폐 가격, 종목 리스팅 등 금융 데이터 수집 라이브러리

* [FinanceData/FinanceDataReader: Financial data reader](https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader)
* [FinanceDataReader 사용자 안내서 | FinanceData](https://financedata.github.io/....posts/finance-data-r
* https://pandas-datareader.read....thedocs.io/en/latest

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안녕하세요?
지난 영상에서 저흰 한국 거래소에 전체 종목을 수집을 해봤는데요.

그럼 이번 영상부터는 Pandas Cheat Sheet을 통해서 Pandas의 주요 기능들을 익혀 보도록 할 거예요.

여기에는 링크 클릭하시고 나면은 Pandas Cheat Sheet이 뜨게 되는데요.

이 Pandas Cheat Sheet 단 2장의 문서로 Pandas를 익혀 볼 수 있게 되어 있어요.

그런데 지금 이렇게 Pandas Cheat Sheet 처음 사용하신다면은 여기에 있는 내용이 굉장히 복잡하고 어려워 보일 수도 있어요.

여기에는 내용들을 하나씩 저희가 대부분 실습을 하시게 될 거예요. :)

[1/13] 한국거래소 전체 종목분석 강좌소개와 데이터로드 미리보기
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안녕하세요~

이번 영상에서는 이제 데이터 요약하기부터 해보려고 해요.
이전 영상에서 저희가 데이터셋을 로드해서 일부 데이터만 가져와서 봤는데요.

그러면 df.info() 를 통해서 데이터를 요약해 볼 수가 있었습니다.

[2/13] 데이터 요약하기 - pandas describe, info
소스코드 : https://github.com/corazzon/finance-data-analysis

index, values, columns 는 왜 괄호가 없을까?

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안녕하세요~

이번 영상에서는 데이터 색인하기를 해보려고 하는데요.
데이터 색인하기를 통해서 시리즈와 데이터 프레임에 대한 자료 형태를 이해를 해보려고 해요 :)

KRX분석 [3/13] 시리즈와 데이터프레임의 이해와 색인
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안녕하세요~
저희는 지난 영상에서 특정 행 또는 칼럼만 가져와서 이렇게 데이터 프레임과 시리즈의 형태를 이해해 봤는데요.

이번 영상에서는 loc 를 통한 서브 셋 가져오기를 통해서 이제 특정 행하고 칼럼을 같이 인덱싱해 보도록 할게요.

여기서 이렇게 전체 데이터 프레임이 있다면 이제 특정 행과 칼럼의 조건에 맞는 데이터들 만을 색인을 해오는 실습을 진행해 볼까 해요.

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안녕하세요~
저희는 지난 영상까지 KRX 한국 거래소 종목 전체를 수집해서 분석을 해 봤는데요.

이번 영상에서는 개별 주가의 일별 시세를 수집을 해서 분석을 해보려고 해요.

지난 영상에서 사용했었던 FinanceDataReader를 함께 사용해서 데이터를 수집을 하고 판다스로 분석과 시각화를 해보도록 할게요 :)

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안녕하세요~
지난 영상에서 저흰 FinanceDataReader를 통해서 삼성전자의 개별 종목의 일별 시세를 수집을 해봤어요.

그래서 FinanceDataReader 에다가 종목 코드 이렇게 심볼 명을 넘겨주게 되면은 일별 시세를 받아 올 수가 있는데요.
심볼 명를 넘겨주는 게 아니라 삼성전자라고 넘겨주고 일별 시세를 받아 오고 싶어요 :)

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안녕하세요~
저희는 지난 영상에서 종목명으로 이제 종목 코드를 받아 오고 그 종목 코드를 통해서 FinanceDataReader를 통해서 이제 일별 시세를 받아오는 실습을 해 봤어요.

그러면 이번에는 이렇게 FinanceDataReader에 함수 까지 써줄 수도 있지만, 이 문장 자체를 함수로 만들어 보도록 할게요 :)

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안녕하세요~

이번 실습에서는 FinanceDataReader를 사용해서 여러 종목의 가격을 한 번에 비교해 보도록 할 텐데요.

이번 실습은 FinanceDataReader있는 Tutorials를 참고해서 만들어줬어요.

FinanceDataReader에 기타 페이지에 가서 보시게 되면은 여기 쭉~~~내려서 보시게 되는 Tutorials이 있어요.
그래서 여기에는 Tutorials를 참고해서 만들었고요.
다양한 Tutorials이 있는데 그중에서 여러 종목 가격을 한 번에 이 Tutorials를 바탕으로 이제 이번 실습을 해볼 거예요 :)

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안녕하세요~
지난 영상에서 개별 주가의 종가를 수집해서 이렇게 기간별로 하나의 데이터 프레임으로 생성해 주었는데요.

그러면은 여기에 있는 숫자 이렇게 데이터 프레임으로만 봤을 때는 어떤 숫자가 높고 낮은지를 비교해 보기가 쉽지가 않죠.
그래서 시각화를 해보도록 할게요 :)

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안녕하세요~
지난 영상까지 저희는 FinanceDataReader를 통해서 데이터를 수집 해왔는데요.

FinanceDataReader를 쓰는 방법도 있지만, 특정 웹 사이트 “네이버 금융”이
라든지 “야후 파이낸스” 같은 페이지에 들어가서 직접 일별 시세를 수집해올 수도 있어요.
그러면 “네이버 금융” 페이지에 들어가서 보게 되면은 이런 오늘의 증시라든지 다양한 주가 정보를 볼 수가 있는데요.
여기에서 일단 인기 검색 종목 중에 삼성전자 한번 보도록 할게요~ :)

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안녕하세요~
저희는 지난 영상에서 삼성전자의 일별 시세를 수집해 오기 위해서 삼성전자의 일별 시세 가 있는 페이지 URL 을 복사해서 여기 보시면 일별 시세 가 있는데요.
이 URL 을 복사해서 그대로 판 다스에서 URL을 호출해서 받아왔어요.

그러면 당연히 일별 시세가 보였으니까
이렇게 일별 시세 가져올 줄 알았는데 일별 시세를 받아 오지 않았어요.
그런데 이 일별 시세 페이지에 있는
다른 이런 주요 시세정보, 호가 정보도 잘 가지고 왔는데요.

일별 시세를 가져올 수 있도록 수정해보도록 할게요 :)

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안녕하세요~
이번 영상부터는 이 ETF 데이터를 수집해 와서 분석해보도록 할 텐데요.

일단, 이 ETF가 어떤 건지에 대해서 알아보도록 할게요.
여기 출처 클릭하게 되면 네이버 금융의 ETF 페이지로 들어가게 되는데요

ETF 어떤 건지에 여기에는 설명 같이 읽어 보도록 할게요.
ETF는 상장지수펀드로 이제 기초 지수의 성과를 추적하는 것이 목표인 인덱스 펀드로 이제 거래소에 상장이 되어 있어서 개별 주식과 마찬가지로 기존의 주식 계좌를 통해 거래할 수 있다.

그 구성 종목과 수량 등 자산구성내역(PDF)이 투명하게 공개되어 있고, 장중에는 실시간으로 순자산 가치가 제공되어 거래의 참고하실 수 있다.

ETF는 1좌를 거래할 수 있는 최소한의 금액만으로 분산투자 효과를 누릴 수 있어 효율적인 투자수단이며, 펀드보다 운용보수가 낮고 주식에 적용되는 거래세도 붙지 않습니다.

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안녕하세요~ 지난 영상의 이어서 JSON이라는 데이터가 어떤 타입인지에 대해서 알아보도록 할게요.
위키백과에 있는 JSON에 대한 설명을 참고하여 JSON 데이터를 다루어 보겠습니다.

참고 https://ko.wikipedia.org/wiki/JSON

JSON(제이슨[1], JavaScript Object Notation)은 속성-값 쌍( attribute–value pairs and array data types (or any other serializable value)) 또는 "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다. 비동기 브라우저/서버 통신 (AJAX)을 위해, 넓게는 XML(AJAX가 사용)을 대체하는 주요 데이터 포맷이다. 특히, 인터넷에서 자료를 주고 받을 때 그 자료를 표현하는 방법으로 알려져 있다. 자료의 종류에 큰 제한은 없으며, 특히 컴퓨터 프로그램의 변수값을 표현하는 데 적합하다.

​ETF를 내려받아 표현이 되었던 것이 JSON 타입입니다.

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안녕하세요~
이번 영상에서는 지난 실습에 이어서 ETF 데이터 수집해온 데이터를 전처리해 보도록 할 꺼예요.

일단 저희가 지난 수업에서 etf 데이터를 수집해 볼 때 브라우저에서 마우스 오른쪽 클릭하게 되는 inspect/검사 라는 메뉴를 사용해요.
브라우저의 네트워크 탭을 보는 기능을 사용해서 실습을 해야 하기 때문에 영상과 같이 실습을 해보려면 크롬 브라우저를 사용해야 합니다.

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안녕하세요 :)
이번 영상부터는 수집해서 전처리까지 한 파일에 대해 분석과 시각화 합니다.
저장했던 파일을 찾고 해당 폴더에서 csv 파일이 잘 저장이 되었는지 확인합니다.

실습한 날짜 기준으로 파일명이 저장 되도록 코드를 작성해 주었기 때문에 영상에 있는 날짜와 실습 파일에 나오는 날짜가 다르다는 점을 주의해 주세요.

그리고 이름이 다르다는 것은 데이터도 다르다는 거예요.
수집한 시점이 다르므로 분석과 시각화했을 때 🗓날짜에 맞는 데이터 분석 결과가 나오게 될 거예요.

혹시라도 실습을 하다가 영상과 실습 결과가 달라서 무언가 실수를 했을거라고 생각이 될 수도 있는데 날짜를 주의해서 보세요.

이렇게 전처리한 데이터를 분석하고 📊 seaborn으로 시각화 실습을 합니다.

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이번 영상부터는 데이터를 로드해서 직접 실습을 진행해 보도록 할게요.

우리가 전처리 실습에서 파일을 따로 저장을 해 주었어요.

그래서 pd.read_csv(‘파일명’) 데이터를 잘 불러 오게 되요.

데이터를 로드를 해왔더니 종목코드의 앞 0이 사라져있네요.

종목코드를 숫자로 인식이 아니라 텍스트로 인식 할 수 있도록 해보도록 할게요.

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 범주형 데이터를 봅니다.
데이터를 분석하거나 시각화 할 때 데이터의 타입에 따라서 분석하는 방법이 달라지기도 합니다.
데이터프레임을 가져와서 수치, 범주형 데이터를 비교해 봅니다.
ETF 데이터를 통해 볼 수 있는 데이터는 종목 코드, 탭코드, 종목명, 현재가, 등락구분, 전일비, 등락률, 순자산가치 등이 있습니다.
df.describe()를 통해서 범주형 변수에 대한 기술통계 값을 구해봅니다.

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지금까지 저희는 실습하면서 seaborn, pandas, Matplotlib을 통해서 주로 정적인 시각화를 해왔어요.
정적인 시각화는 뭔가 인터랙티브하지 않고 이미지의 형태로 그래프가 그려지는 시각화를 했는데요.
이번 영상에서는 동적인 시각화 인터랙티브한 시각화를 해보도록 할 거예요.
이런 인터랙티브 시각화를 하기 위해서 plotly라는 라이브러리를 사용하도록 할 텐데요.
plotly를 사용하게 되면 은 굉장히 다양한 시각화뿐만 아니라 Financial Charts를 따로 제공하고 있어요.
그래서 Financial Charts를 통해서 이제 Time Series and Date Axes 그려본다든지 Candlestick Charts 그려 본다든지 OHLC Charts도 그려 볼 수가 있어요.
다양한 금융, 지도, 3D, Subplots 등을 plotly를 통해서 그려 볼 수 있는데 저희는 금융 데이터를 분석하고 있기 때문에 Financial Charts에 초점을 맞춰서 실습을 해보도록 해요.

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이번 영상에서는 파이썬, 판다스, FinanceDataReader를 사용하여 여러 종목의 수익률 비교를 해보도록 합니다.

페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글의 주가를 FAANG 이라는 이름으로 부르기도 하는데 FAANG 이라는 변수에 페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글의 ticker 값을 넣어 주었습니다.
그럼 ticker 값을 우리가 FinanceDataReader 를 사용해서 특정 시기에 주가를 수집을 할 수 있고 거기에서 종가만 가져와서 리스트를 만들어보도록 합니다.

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소스코드 위치 : https://github.com/corazzon/TI....L/blob/master/notebo
http://corazzon.github.io/matplotlib_font_setting

파이썬 데이터 시각화 툴인 Matplotlib에서 한글을 사용하면 한글이 깨져나옵니다. 한글 폰트를 사용하는 방법은 3가지로

1) FontProperties 를 사용하는 방법 - 그래프의 폰트가 필요한 항목마다 지정해 주어야 합니다.
2) matplotlib.rcParams[]으로 전역글꼴 설정 방법 - 그래프에 설정을 해주면 폰트가 필요한 항목에 적용 됩니다.
3) 2)번의 방법을 mpl.matplotlib_fname()로 읽어지는 설정 파일을 열어 직접 적어주는 방법, 단 모든 노트북에 적용됩니다. 노트북을 열 때마다 지정해 주지 않아도 돼서 편리합니다.

또, 한글 폰트를 사용할 때 마이너스 데이터가 깨져보이는 문제가 있는데요,
이 문제도 함께 해결해 봅니다.

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데이터과학과 머신러닝(기계학습, Machine Learning)을 직접 실험해보고 공부할 수 있는 경진대회 플랫폼인 캐글에서 2017년 올해 여름에 캐글러를 대상으로 설문조사를 했습니다.

이 설문조사를 분석해 보면 캐글러들은 어떤 기술을 사용하고 어떤 기술에 관심을 가지고 있는지, 성별, 연령, 직업, 학력, 급여, 관심기술 등에 대한 내용을 파이썬 데이터 시각화툴인 Matplotlib, Seaborn, plotly를 사용하여 탐색적 데이터 분석을 해봅니다.

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캐글러를 대상으로 데이터과학과 머신러닝에 대한 설문조사의 응답을 파이썬 데이터 시각화 툴로 분석해 봅니다.

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캐글의 공개 된 커널을 참고하여 머신러닝 자전거 대여량 예측 탐색적 데이터 분석을 해보았습니다.
다음 비디오에서는 피처엔지니어링을 해볼 예정입니다.

Kaggle bike sharing demand

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# text preprocessing

BOW(bag of words)로 캐글 IMDB 영화 리뷰 데이터를 전처리합니다.

이번 튜토리얼에서는
1. BeautifulSoup(뷰티풀숩)을 통해 HTML 태그를 제거합니다.
2. 정규표현식으로 알파벳 이외의 문자를 공백으로 치환합니다.
3. NLTK 데이터를 사용해 불용어(Stopword)를 제거해 줍니다.
4. 어간추출(스테밍 Stemming)과 음소표기법(Lemmatizing)의 개념을 이해하고 SnowballStemmer를 통해 어간을 추출합니다.

# 파이썬 데이터 시각화
전처리한 데이터로 워드클라우드를 그려보고 seaborn을 사용해 각 리뷰에 단어가 몇개씩 등장하는지 시각화 해봅니다.

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google Colaboratory를 사용하면, 로컬머신에 파이썬이나 아나콘다를 비롯한 도구가 설치되어 있지 않더라도 온라인 상에서 로컬머신 처럼 파이썬 데이터 시각화를 해볼 수 있습니다.

이 비디오에서는 파이썬 데이터 시각화툴(Matplotlib, Seaborn, Altair, Plotly, bokeh) 을 살펴보고 데이터를 변경해 보면서 파이썬 데이터 시각화 툴과 구글 Colabortory로 코드를 공유하고 협업할 수 있는 것을 소개해 봅니다.


google Colaboratory Chart 예제 코드:
https://colab.research.google.....com/notebooks/charts

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다음의 링크에 있는 앤스콤의 사인방 데이터를 가져와 함께 분석해 봅니다.
데이터 시각화의 중요성을 이야기 할 때 이 앤스콤의 사인방에 대해 소개하곤 하는데요, 이 앤스콤의 사인방을 Datasaurus Dozen 으로 확장한 paper도 있습니다.

같은 통계 수치를 가지고 있더라도 시각화를 해보면 다른 모습이 되는 것을 확인해 봅니다.

참고 링크:
* [Anscombe’s quartet — seaborn 0.9.0 documentation](https://seaborn.pydata.org/exa....mples/anscombes_quar
* [The Datasaurus Dozen - Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing | Autodesk Research](https://www.autodeskresearch.c....om/publications/same

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 공공데이터 상권정보 분석해보려고 합니다. 공공데이터 포털의 들어가면 상가(상권)정보가 있습니다.
공공데이터 메인 포털 페이지에서 소상공인시장진흥공단에서 상권정보를 제공하는 공공데이터가 있습니다.
2018년 6월 CSV 데이터를 이용해서 상가(상권) 데이터 분석을 해보도록 하겠습니다.
판다스로 데이터를 로드해보고 내용을 확인해보면서 데이터 분석하기 편하게 전처리를 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기
데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset..../15012005/fileData.d

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 공공데이터 상권정보 분석해보려고 합니다. 데이터를 가져와서 미리보기 해봤는데 데이터 안에 결측치가 얼마나 있는지 어떻게 할 건지 해보도록 하겠습니다.
파이썬 코드를 통해 판다스로 데이터명.isnull().sum()으로 결측치를 수치화해볼 수도 있고
결측치를 시각화 하는 미싱노 라이브러리를 통해
import missing as msno 로 라이브러리를 로드하고
msno.matrix(데이터명)로 결측치를 시각화해서 볼 수도 있습니다.
상가(상권)정보로 위도, 경도 정보 활용해서 지역별로 나눠보기도 하면서 ggplot 문법으로 시각화를 해보면서 데이터를 분석해보도록 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

[2/3] 파이썬 공공데이터 분석 - 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기


파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기


데이터 출처 :
데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset..../15012005/fileData.d

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안녕하세요 :)
지난 영상에 이어서 상가(상권)정보를 더 분석해보도록 하겠습니다. 사용한 데이터는 공공데이터 포털에 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 상가(상권)정보 트위터를 사용하려고 해요
2018년 6월 데이터를 가지고 와서 실습을 하고 있지만 최근 데이터를 다운 받아서 사용하셔도 상관 없습니다.

판다스에서 CSV타입의 데이터를 불러오고 요약해보면서 어떤 데이터가 들어있는지 살펴보면서 파이썬을 실습해보도록 하겠습니다.

------------------------------------------------
소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.

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안녕하세요 :)
지난 영상에 이어서 소상공인시장진흥공단에서 상권정보를 이어서 분석을 해보고 있습니다.
이번에는 배스킨라빈스와 던킨도너츠의 입지분석을 합니다.
왜냐하면 배스킨라빈스가 있으면 근처에 던킨도너츠가 있는 경우를 종종 보았는데요. 그래서 배스킨라빈스와 던킨도너츠가 어디에 어느 위치만큼 떨어져 있는지 만약에 내가 던킨도너츠를 내고자 한다 하면 배스킨라빈스와 던킨도너츠가 얼마나 떨어져 있는지 이런 것들을 분석했습니다.
여기에서는 실제로 이 입지 분석을 해 보는 것보다 파이썬와 판다스 등의 여려가지 방식으로 데이터분석에 익숙해지는 게 목적이기 때문에 재미로 배스킨라빈스와 던킨도너츠의 입지 분석을 합니다.

소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

# google colaboratory 링크입니다.
https://goo.gl/uVK672

google colaboratory 에서 내 드라이브에 저장을 하시게 되면 실행권한이 생깁니다.
다음의 버전을 사용했습니다.
!pip install plotnine==0.5.0
!pip install --upgrade pandas==0.23.4
!pip install folium==0.5.0

공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.

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이번 영상에서는 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 상권정보를 가지고 스타벅스와 이디야의 위치 분석을 해보려고 합니다.
스타벅스와 이디야에 위치분석을 해보기 전에 재미있는 기사를 하나 읽어보겠습니다. 그래서 그 스타벅스 ‘쏠림’ vs 이디야 ‘분산’이라는 제목의 기사입니다.

과거에도 스타벅스와 이디야를 비교하는 글을 종종 보고했는데 스타벅스 근처에다가 이디야가 매장이 된다 이디야가 매장을 새로 오픈할 때 스타벅스 근처에 내는데 스타벅스가 이미 입지 분석을 해놨기 때문에 그 근처에 이디야 매장을 많이 내는 편이라는 기사를 봤던 기억이 있습니다.

스타벅스와 이디야의 매출 현황 분석 그다음에 매장 개수 비교라는 재미있는 글을 보고 이제 스타벅스와 이디야도 비교해 보면 재밌겠다는 생각이 들어서 스타벅스와 이디야의 위치를 분석해보려고 합니다.
일단 스타벅스 이디야 위치를 분석하기 위해서 소상공인 진흥 공단에서 제공하고 있는 상권정보를 공공데이터 포털에서 데이터를 다운받아서 데이터 분석을 합니다.

공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다.

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안녕하세요 :)
이번 영상에서는 서울 스타벅스와 이디야 매장 개수 비교를 해보고 있습니다.
서울의 구별로 매장이 몇 개가 있는지 지도에 표시해놓은 기사가 있는데 이것과 유사하게 스타벅스 매장 어느 구에 주로 분포가 되었는지 또 이디야 매장은 어느 구의 주로 분포가 되었는지를 지도상에 표현해 보려고 합니다.
그래서 구별로 표시하기 전에 일단 구별 브랜드별 점포 수를 가져와야 할 것 같습니다.

지난 영상에서 지역별로 서울에 있는 지역별로 이제 스타벅스와 이디야 매장 위치를 지도상에 표현하는 실습을 해보았습니다.
지난 실습을 다시 보면 주로 강남 쪽과 서울 중심가의 스타벅스의 매장이 분포되어 있는 것을 확인해 볼 수가 있었어요
그리고 이디야 매장은 서울 중심가를 제외한 지역에 주로 분포가 되어 있는 것을 지도를 통해서 확인해 볼 수가 있었습니다.

이번엔 구별 브랜드별 점포수를 알아볼 텐데 코딩하면서 하면은 너무 오래 걸릴 것 같아서 미리 좀 다 코딩을 해놓은 걸 같이 보도록 하겠습니다.
다른 사람이 만들어 놓은 코드 봤을 때 복잡해 보인다고 생각되면 그 코드를 하나씩 뜯어보면 더 쉽게 알 수 있습니다.
한줄 한줄 나눠서 보면 실행을 해보면서 group by를 활용해 구별 스타벅스, 이디야 매장 수를 비교하는 실습을 해보도록 하겠습니다.

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https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

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안녕하세요 :)
지난 영상에 이어서 서울 스타벅스 이디야 매장 개수 비교라는 기사에 있는 Choropleth map(단계 구분도)처럼 그려보는 실습을 하고 있습니다.
지난 영상에서는 서울시 지도에서 외곽선을 구별로 표시를 해주고 그 구별로 얼마나 스타벅스와 이디야의 합계 매장이 밀집되어있는지를 Choropleth map(단계구분도)으로 그려봤습니다.
그리고 그 위에 실습했던 써클 마커를 통해서 매장의 위치를 표시를 해봤더니 종로구, 강남구, 서초구, 송파구에 스타벅스와 이디야 매장이 밀집돼있는 것을 확인 할 수가 있었습니다.
이번에는 스타벅스와 이디야의 매장 분포를 따로 볼 수 있도록 실습을 해보도록 하겠습니다.
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소스코드 : https://github.com/corazzon/Op....enDataWrangling/blob

인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산'](http://news.bizwatch.co.kr/art....icle/consumer/2018/0

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구별로 매장수를 표현하기 위해 GeoJSON 파일 로드 방법소개
folium 사용법, http://colorbrewer2.org/ 을 통한 색상 팔렛트 선택법
folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스 매장 합계를 표현하기

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