2023년 데이콘 NH 투자증권 경진대회
재무제표 분석을 통한 투자 성향 맞춤형 글로벌 투자 가이드

공모전 개요

• 공모 주제: 데이터 속에 숨어있는 해외주식 투자기회 찾기
• 세부 주제: 해외 주식 데이터를 이용한 국내/해외 종목 관계 분

프로젝트 개요

• 작업 기간
  2023.09.12 ~ 2023.11.24
• 참여 인원
  3명 (데이터 수집 및 DDPG 강화학습 모델 개발, 시계열 클러스터링 및 발표자료 제작, Streamlit 웹 페이지 개발 )
• 분석 데이터
  
  • 국내외 종목 26개 재무제표(QuantiWise)
  • 블룸버그 공급망(보안 문제로 비공개)
  • NH 종목별 개인 투자자 구성 보유 종목(보안 문제로 비공개)
• 분석 목적
  
  • 해외 주식 투자에 막막함을 느끼는 개인 투자자를 위해 투자자의 투자 성향에 알맞는 종목을 추천하는 가이드를 제시한다.
• 주요 업무 및 상세 역할
  과거 10년 간 국내외 주식 종목의 재무제표 트렌드를 기반으로 시계열 클러스터링을 수행하여 유사한 종목을 묶는다. 이를 NH 투자증권 고객에게 적용해 적절한 투자 가이드를 제공한다.
• 분석 환경
  Python, Streamlit

프로젝트 내용

• 예선
  지난 10년 간의 26개 재무제표 변동사항을 기반으로 주식 종목에 대한 시계열 클러스터링을 수행한다.
  유사한 특성을 통해 묶인 종목 군집을 해석하여 국내외 종목 간의 관계를 도출한다.
  군집별 종목의 특성을 고려하여 적절한 투자자 성향을 매칭하고,
  DDPG 강화학습 모델을 기반으로 최적의 수익률을 확보할 수 있는 투자 포트폴리오를 제시한다.
  DACON 예선 제출물
• 본선
  예선 데이터에 더해 블룸버그 공급망 데이터와 NH 개인 투자자 구성 보유 종목 데이터를 추가로 활용하였다.
  블룸버그 공급망 데이터를 활용해 공급망 네트워크에서 각 종목의 중심성을 계산하고,
  이를 시계열 클러스터링 시 각 종목에 부여하는 가중치로서 사용한다.
  이후 클러스터링 결과를 NH 투자증권 고객 데이터에 적용하여 NH 고객들의 투자 성향 유형을 분석한다.
  고객의 투자 성향 유형별로 투자 포트폴리오를 도출하고, 강화학습 모델을 학습시켜 예상 수익률을 도출한다.
  본선 코드 녹화본(보안 문제로 파일 비공개)

프로젝트 성과

NH 투자 증권 및 데이콘 주관상 , 입선상 수상🎉