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• 72의 법칙에 대해 (부제 : 예적금과 보험의 금리역전)
• The Rule of 72 – BetterExplained
• Algorithmic Trading of Futures via Machine Learning
• Mortgages Are About Math: Open-Source Loan-Level Analysis of Fannie and Freddie
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• 자산운용업 현황과 전망: 유년기의 끝
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• 인공지능(AI) 삼성전자 주가예측 프로그램
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• 주식시장 리버스 엔지니어링 하기
• Fighting financial crimes and money laundering with graph data
• ML + 주식 삽질기
• ML + 주식 phase 2
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• 코스피 주가 데이터 (17년치, 2000-01-04 부터)
• 10년치 코스피 기업별 외국인/기관 보유 현황(2007-02-23~2017-11-08)
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• A Step-By-Step Guide To Building a Trading Bot In Any Programming Language | by Yakko Majuri | Aug, 2020 | Noteworthy - The Journal Blog
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• 적립식 ETF 투자의 장점과 단점은?!
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• 일당백 인터뷰 41조원 몰린 IRP, 매력이 뭐길래 f.행복자산관리연구소 김현우 소장 - YouTube 퇴직
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투자

• 투자 입문자가 꼭 읽어야 할 책 25선
• 일반인을 위한 주식투자 조언
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• 버핏은 하락을 준비하고 있다 - YouTube
  • 버핏지수 = 주가 / 국가 GDP
  • 스테그플레이션이 우려되는 시기에 좋은 투자: 금보다 금광회사 e.g. 고려아연, 베릭골드
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• Portfolio Visualizer 미국 ETF 위주
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• 돈이 되는 자원에 미리 투자해야 합니다 - YouTube ADR VALE
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• 주식투자는 왜 어려울까 ? 118.학창시절 공.. : 네이버블로그
• 연말정산과 노후 준비를 위한 필수템 “연금저축펀드”를 소개합니다 | ㅍㅍㅅㅅ
• 국민연금 "제발 속지마세요." 이것 모르면 피같은 내 돈 '전부' 사라질 겁니다. (이영주 대표 1부) - YouTube
• 버핏이 말한 회계부정 기업은 테슬라? 엔비디아? TSMC? (ft.곽상빈 회계사 1부) - YouTube 현금흐름 -> 영업

Bank

• 통장이나 카드 없어도 돈 인출 된다? '유용한 은행 서비스 6가지'

Book

• 12살 투자자에게 해준 가치투자자의 조언
• 시스템 트레이딩을 위한 데이터 사이언스 (파이썬 활용편)
• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 (4쇄)
• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 (미래에셋대우 API편)
• 젠포트 - 퀀트분석 자동매매 시스템
• (44살에 떠난) 미국 금융공학 유학
• 불곰의 가치투자 따라하기
• 이제 인공지능이 자산운용을 한다
• 더북(TheBook): 파이썬으로 배우는 포트폴리오
• 퀀트자료 Data Science for Economics and Finance
• 금융공학을 위한 퀀트입문 추천서
• 머신러닝을 위한 퀀트입문 추천서
• 미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자 – Sangkon, Han – 개발자; 읽고 생각하고 쓰고 회고하고 정리한다.
  • 미국주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자를 읽고.. : 네이버블로그
• 최병선 교수님 데이터사이언티스트를 위한 금융공학
• 퀀트에 입문하게 하게 도와준 책들 – Passion is like genius; a miracle.
• Machine Learning for Algorithmic Trading - Second Edition | Packt
  • Quant 에 정말 좋은 책 추천 – Passion is like genius; a miracle

Fintech

• bloter.net/fintech-enterprise
  • ‘핀테크 오픈 플랫폼’, 한국서 나왔다
  • “농부에게 투자하고 착한 먹거리 받으세요”
  • “핀테크는 전자금융이 아닙니다”
  • 블록체인 속 핀테크를 보다 ① 블록체인이란?
  • ②P2P 금융 혁신
• 먼저 시작해 보는 블록체인 – 01. 블록체인 기본 : 공유원장에 대한 소개
• 핀테크에 대한 5가지 오해
• 특집 생방송 – 핀테크란 무엇인가? 무료 온라인 세미나
  • Joo Andy Lee
    • Joo Lee
  • bloter.net/nuribit
  • blog.naver.com/nomorebet
• 전자금융이 쌓아 온 금융아성, 핀테크가 뒤흔든다
• 파이썬을 이용한 시스템 트레이딩 (기초편)
• Sponsored 핀테크의 모든 것, 핀테크로드 (Fintechload.com) 소개
• 핀테크, 금융과 기술의 만남 #3
• 핀테크, 금융과 기술의 만남 #4
• 핀테크, 금융과 기술의 만남 #5
• 핀테크, 금융과 기술의 만남 #6
• 1화 - Fact로 보는 국내 인터넷전문은행 현황과 전망
• Algorithmic Trading: The Play-at-Home Version
• 핀테크 시장에서 가장 빈번하게 나오는 56개 용어 설명집
• 4강 – 지급결제 서비스
• 2015년 2분기 국내외 핀테크 지표 동향 분석
• 파이썬을 이용한 시스템 트레이딩 (기초편)
• 파이썬을 활용한 금융공학모델링
• 삼성페이를 도입하는 카드사의 속사정 | 요즘IT
• 저축하나로 최근에 예금 적금 가입하신 분은 이 영상 보지 마세요 (씨비파이낸셜솔루션 최혜윤 대표) - YouTube
• 해빗팩토리가 보험에서 미 주담대, 연금까지 진출한 이유 - 쉽고 재미있는 IT뉴스, 아웃스탠딩!
• Column — The developer infrastructure bank
  • Column - 개발자를 위한 은행 | GeekNews

Javascript

• 가상화폐 트레이딩 봇 만들기
• joshephan/upbit_tradingbot

Library

• 24시간 주식매매 자동화 구축하기 open API+
• 코인 시세 1초만에 보는 크롬 확장 프로그램 만들기 - peterkimzz
• 게으른 퀀트 ::: 홈
• 한국 Trading API
• KIS Developers 한국투자증권
• StonksWatcher uses WebSocketClient to stream stock information to the console window in real-time! c#
• Tart 크롬과 주식으로 창업하기
• Woori Bank digitalwooribank

Python

• quantitative economic modelling by python and julia
• Algorithm Trading - Algorithm Trading web application project with Python, Django, PyQt5 and Javascript
• QuantEcon
• quantopian.com/lectures
  • 7 Best Community-Built Value Investing Algorithms Using Fundamentals
• Accompanying source codes for my book 'Mastering Python for Finance'
• Modern Day Alchemy: Using Python to Analyze the Stock Market
• Python Programming Tutorial - How to Make a Stock Screener
• Stock Market Prediction in Deep learning using Tensor Flow | Machine Learning
• Python Web Scraping tutorial 23: Algorithmic Trading Tutorial
• Building Quant Equity Strategies in Python
• Accessing Fundamental company Data - Programming for Finance with Python - Part4
• Quantitative Finance & Python Programming w/ Dr. Yves Hilpisch
• Quantiacs Toolbox - Getting Started in Python
• Xing API를 보다 쉽게 활용할수 있는 라이브러리
• 김도형: 파이썬 기반의 대규모 알고리즘 트레이딩 시스템 소개 - PyCon Korea 2015
• 김대현 : 파이썬을 활용한 똑똑한 주식투자 (시스템 트레이딩) - PyCon APAC 2016
• cryptocurrency_arbitrage - A million dollars isn't cool. You know what's cool?
• Yahoo Finance to Google Finance
• 국제 상품 가격 데이터
• Python For Finance: Algorithmic Trading
• Algorithmic trading in less than 100 lines of Python code
• Python For Finance: Algorithmic Trading
• Back to Basics: Introduction to Algorithmic Trading
• 파이썬 주식 패턴 분석
• 머신러닝을 활용한 주가 수익률 결정 모형
• 발틱운임지수(BDI)와 해양운송업(팬오션, 대한해운)
• Stock Prediction in Python Make (and lose) fake fortunes while learning real Python
• Stock Prices Prediction Using Machine Learning and Deep Learning Techniques (with Python codes)
• The easy way to predict stock prices using machine learning | by Pedro Lealdino Filho | Jun, 2020 | Medium
• Stock Market Prediction by Recurrent Neural Network on LSTM Model
• Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements LSTM
• Machine Learning to Predict Stock Prices | by Roshan Adusumilli | Towards Data Science LSTM
• Step-by-Step Guide — Building a Prediction Model in Python | by Behic Guven | Oct, 2020 | Towards Data Science LSTM
• Python Stock Market Prediction with LSTM Neural Network Guided Project Part 1, Level 1, 18 min
• Quantitative Stock Price Analysis with Python, pandas, NumPy matplotlib & SciPy - YouTube
• Basic Usage of NumPy Financial for Loan Payments and Amortization - YouTube
• 전자공시시스템에서 한 회사의 역대 사업보고서 한 번에 다운받기
• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩
• 데이터셋 - 시가총액 데이터
  • 데이터셋 - 시가총액 데이터 소개
  • 데이터셋 - 시가총액 데이터셋 튜토리얼
  • 데이터셋 - 시가총액 데이터셋 튜토리얼
• Stock Analysis in Python - Exploring financial data with object-oriented programming and additive models
• Python/Python 재무제표 크롤링
• 거래 알고리즘
• 파이썬으로 주식 분류하기
  • Part 1 개요
    • 레이블이 안 되어있거나 분류되지 않은 데이터를 다룰 때는 분류 알고리즘을 사용하여 숨겨진 구조를 찾음
    • 이번 세션에서는 K-Mean을 사용하여 여러 재무적 지표를 통해 주식을 분류
    • 이 비디오는 K-Mean 알고리즘의 개요를 통한 데이터간의 숨겨진 구조를 찾는 것을 소개
  • Part 2 데이터 수집
    • 데이터 수집. TD Ameritrade API를 통해 주식 데이터를 모으고 Pandas 데이터프레임에 저장
  • Part 3 데이터 변형
    • 모든 모델링에서 매우 중요한 탐색적 분석. 아웃라이어 제거, 데이터 분류, 데이터 정상화 등 데이터변형
    • 통계를 사용한 데이터 요약과 시각화
  • Part 4 주성분분석과 Plotting
    • 주성분분석과 Plotting
    • 주성분분석은 분산을 최대한 보전하며 서로 직교하는 축을 찾아 고차원 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변형하는 기법입니다. 중복값을 최소화하고 K-Mean 알고리즘을 효율화 하는데 중요
  • Part 5 모델 만들기
    • 모델을 만들고 훈련시키는 내용. K-Mean모델 인스턴스를 만들고, 데이터를 모델에 적용하며, 평가 단계에 사용될 여러 지표들을 계산
  • Part 6 모델 평가
    • 생성된 모델의 성능과 K-Mean을 찾는 분석능력을 평가. 이를 통해 데이터 시각화를 통해 각 데이터 카테고리를 표현
  • GitHub Repository
• Python Finance
  • TD Streaming Data - GitHub.ipynb
• Unofficial Python API client library for TD Ameritrade
• Approaching AI in Banking - Hussain Sultan
  • Approaching AI in Banking
• 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - 나만의 자산배분 Tool 만들기 I
• 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - 나만의 자산배분 Tool 만들기 II
• 파이썬으로 시작하는 자산배분 투자 - 기대수익률과 위험 측정하기
• 파이썬을 활용한 자산배분 투자 - Risk와 Return 살펴보기
• eBest Xing api 실시간조회, 테스트 및 실행 화면 (8)
• FinanceDataReader - Financial price data reader (an alternative to google finance and yahoo finance in pandas-datareader)
  • FinanceDataReader
  • FinanceDataReader 사용자 안내서
  • S&P 500 가격 데이터 수집과 수익률 분석
  • S&P 500 팩터 데이터 수집과 분석
  • 여러 종목 가격을 한번에
  • FRED 주요 경기 선행 지표
  • 파이썬 증권 데이터 분석 - YouTube
  • KRX 한국 거래소 전체 종목 리스트 이거 하나면 코드 한 줄로 수집 가능하다?! - FinanceDataReader - YouTube
  • 1/3 일별 주식 시세도 이거 하나면 코드 한줄로 전기간 수집이 가능하다?! - YouTube
  • 2/3 종목명으로 종목코드를 찾아 일별 시세를 수집하자 - YouTube
  • 3/3 일별 시세 시각화 2축 그래프, 과학적 표기법?! - YouTube
  • 시가총액 데이터셋(marcap) | marcap
  • 1/3 여러 종목의 수익률 어떻게 비교할까?! - YouTube
  • 2/3 여러 종목의 수익률 어떻게 시각화 할까?! - YouTube
  • FinanceDataReader를 이용한 주식, 비트코인 및 경제 지표 데이터 수집
  • FinanceDataReader를 이용한 전체 주식 데이터 수집
• FinTech package for Python (SEPA, EBICS & more)
• 벤포드의 법칙 (Benford Law)
• IBEX 35 portfolio recommendation
• Dynamic Fee Mechanism Simulation with Reinforcement Learning
• OpenDartReader 금융감독원 전자공시 시스템의 "Open DART"서비스 API를 손쉽게 사용할 수 있도록 돕는 오픈소스 라이브러리
  • OpenDartReader - 비상장 기업 데이터 조회와 활용 jupyter
  • OpenDartReader Short Tutorial 01
• Open DART를 이용한 기업공시 수집 (1) 환경 설정
• Open DART를 이용한 기업공시 수집 (2) 주당 배당금 수집
• Open DART를 이용한 기업공시 수집 (3) 주요 재무지표 수집 및 가공
• Open DART를 이용한 기업공시 수집 (4) 전체 재무제표 수집
• 유용한 파이썬 금융 데이터 수집 라이브러리 추천
• Best 5 free stock market APIs in 2020
• How to Build a Data Pipeline with the TD Ameritrade Python API Library
• 파이썬 금융 시게열 처리 최적화하기. 당신의 데이터 처리를 가속시킬 몇가지 Tips & Tricks | by JooHyun Jo | Qraft Technologies | Jul, 2020 | Medium Pandas, Numpy, Numba, pyo3
• Technical Pattern Recognition for Trading in Python | by Sofien Kaabar | Oct, 2020 | Towards Data Science
• Build an AI Stock Trading Bot for Free | by Roman Paolucci | The Startup | Medium
• 주식투자를 위한 비정형투자데이터활용 - JayHan - PyCon Korea 2020 - YouTube
• 네이버 주식 일자별 매매동향 정보 파이썬으로 한번에 가지고 오기(1)
• 네이버 주식 일자별 매매동향 정보 파이썬 데이터 분석(2)
• 파이썬 주식 투자 자동화 - YouTube
• 파이스탁 - YouTube
• 가상환경 파이썬 아나콘다 32비트 가상환경 만들고 키움 증권 API 연동 - 로스카츠의 AI 머신러닝
• 삼성전자 주가 예측 - 미완성의신
• Ehang 주가 분석 with 파이썬
• How to Create a Mean Reverting Trading Algorithm - YouTube
• Algorithmic Trading Using Python - Full Course - YouTube
• 삼성증권 퀀트모델링 A to Z
• 1/2 ETF 전종목 브라우저의 네트워크 탭을 이해하면 코드 한 줄로 가능하다?! - YouTube
• 2/2 ETF 전종목 수집 JSON 타입도 판다스로?! - YouTube
• How to Calculate Stock Investment Portfolio Volatility with Python, NumPy & Pandas - YouTube
• etc) 주식 - 2021년 9월 1주차 분봉 데이터 - Data Doctor
• 전종목 기업 리포트 크롤링 한경컨센선스 증권사 리포트
• 아이투자에서 투자지표 (EPS, PER, 영업이익률 등) 크롤링하기
• 데이터분석 존버 vs 자동매매 백테스팅 수익률 비교(카카오)
• Time Series Forecasting on Stock Prices - YouTube
• 20220410 Python Pandas 와 QLD BackTesting - YouTube
• 파이썬으로 최적의 포트폴리오 비율 찾기 (한국 주식,국채 + 미국 주식,국채)
• 파이썬 주식 정보 API – Passion is like genius; a miracle.
• binance-trader-c1
• CybosPlus 대신증권
  • 오픈 API를 이용한 주식 데이터 수집하기 (1) 환경 설정
  • 오픈 API를 이용한 주식 데이터 수집하기 (2) 일별 코스피/코스닥 데이터 수집 방법
  • 오픈 API를 이용한 주식 데이터 수집하기 (3) 분틱 코스피/코스닥 데이터 수집 방법
• finance_sentiment_corpus: 한국어 뉴스의 긍정, 부정이 레이블링 된 금융 뉴스 문장 감성 분석 데이터셋 (finance sentiment corpus) 입니다
• py4fi - Python for Finance (O'Reilly)
  • 계량경제R + 금융공학Py
• sec-web-scraping
  • How to use the EDGAR Database in Python | Pagination
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  • How to use the EDGAR Database in Python | Building Requests
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• Pythonic: Graphical Python programming for trading and automation
  • Convert your Raspberry Pi into a trading bot with Pythonic | Opensource.com
• qspy: python package for verifying quantative strategies
  • 실험 10. 상승 반전형 단일 캔들 패턴에 따른 수익률 비교
  • 실험 11. 캘린더 효과 검증하기 (1) 요일 효과
• Simple Bank Korea
• TA-Lib : Technical Analysis Library
  • Python에 Ta-Lib 설치 문제 해결 방법
• Zipline - a Pythonic algorithmic trading library
  • Programming for Finance with Python and Quantopian and Zipline
    • Part 1
    • Part 2 - Creating an automated trading strategy
    • Part 3 - Back Testing Strategy
  • Zipline Tutorial local backtesting and finance with Python
    • Installation p.1
    • Visualizing Strategy Metrics p.2
    • Custom Data Panel p.3
    • Trading Custom Markets (bitcoin example) p.4
  • Programming for Finance with Python, Zipline and Quantopian

R

• Simulate binance fee mechanism by RL agents
• Get Rich Quick Trading Strategies (and why they don’t work): Part 1 - The Martingale
• market report
• market-report.rmd at master · parkminhyung/R-code-for-finance
• tqk - tidyquant에서 한국 주가 정보 활용
  • 회고 tqk 업데이트 수정 종가 반영 및 param 조정
• ubci 암호화폐 시세와 인덱스를 제공하는 ubci 패키지를 소개합니다

Quant

• Building a Quant Finance Monte Carlo Engine in Haskell - Part 1
  • quantfin - Quant Finance in Pure Haskell
• Lectures in Quantitative Economics Python & Julia codes
• 인공지능 알고리즘 알파퀀트 Date170822 am105919 1
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• 퀀트 개발자 취업 Tip
• 투자은행 핀테크 연봉 이야기 #2 - 금융권 개발자
• AI퀀트 금융머신러닝 공부를 위해 봐야할 동영상
• 주가 regression에 어떤 loss를 써야할까 – Passion is like genius; a miracle.