챗GPT로 만드는 주식 & 암호화폐 자동매매 시스템

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 

설근민

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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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