Financial-Data-Lab is a financial data science laboratory dedicated to bridging the gap between quantitative finance theories and real-world market data. Instead of relying on intuition, this project focuses on implementing, backtesting, and validating various financial indicators and economic models through robust code.
- Theory Validation: Implementing core financial concepts (e.g., Disparity Index, Momentum, Mean Reversion) using Python to verify their statistical and practical validity.
- Multi-Angle Analytics: Screening KOSPI/KOSDAQ market data through diverse quantitative lenses to filter high-probability trading setups.
- Robust Engineering: Building efficient, multi-threaded data pipelines equipped with proper exception handling, dual-layer timeouts, and exponential backoff retry mechanisms to handle large-scale API requests without freezing.
- Language: Python
- Data Sources:
FinanceDataReader(KRX, KOSPI, KOSDAQ) - Data Analysis:
pandas,NumPy - Concurrency:
concurrent.futures(ThreadPoolExecutor)
Financial-Data-Lab은 계량 금융(Quant) 이론과 실제 시장 데이터 사이의 간극을 좁히기 위한 금융 데이터 사이언스 연구소입니다. 단순한 직관이나 감에 의존하는 투자 대신, 코드를 통해 다양한 금융 지표와 경제 모델을 직접 구현하고, 백테스팅하며, 통계적으로 검증하는 데 중점을 둡니다.
- 금융 이론 검증: 파이썬을 이용해 핵심 금융 개념(이격도, 모멘텀, 평균 회귀 등)을 코드화하고 실제 시장에서의 유효성을 검증합니다.
- 다각도 시장 분석: 다양한 정량적(Quantitative) 관점으로 코스피/코스닥 데이터를 스크리닝하여 확률 높은 트레이딩 셋업을 필터링합니다.
- 견고한 엔지니어링: 대량의 API 요청 시 발생할 수 있는 네트워크 지연 및 차단(Deadlock) 문제를 해결하기 위해, 2중 타임아웃(Timeout) 및 백오프 재시도(Retry) 로직이 적용된 효율적인 멀티스레드 데이터 파이프라인을 구축합니다.
- 언어: Python
- 데이터 소스:
FinanceDataReader(한국거래소 전종목 데이터) - 데이터 분석:
pandas,NumPy - 동시성 제어:
concurrent.futures(ThreadPoolExecutor)
pip install finance-datareader pandas tqdm