2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

ETF를 주요 그룹으로 분류하고 각 그룹의 특징을 파악하여 고객에게 적합한 ETF를 추천하는 시스템을 기획했습니다. 이를 위해 공통 데이터, NH 데이터, ETF 데이터를 카테고리별로 주요 변수들을 시각화했습니다.

ETF 데이터를 병합한 후 클러스터링을 통해 각 클러스터의 특성을 분석합니다. 이어서 ETF 추천 시스템을 개발하여 고객의 투자 성향을 입력받는 함수를 정의하고, 해당 성향에 맞는 ETF 클러스터를 추천합니다. 이를 통해 낮은 리스크를 선호하는 고객에게는 안정적인 ETF를, 중간 리스크 선호 고객에게는 성과가 좋은 ETF를, 높은 리스크를 선호하는 고객에게는 변동성이 큰 ETF를 추천합니다. 마지막으로, 클러스터 내에서 ETF를 필터링하여 수익률, 안정성, 시장 가치 및 배당금 기준으로 최종 추천 리스트를 출력함으로써 고객의 투자 결정을 지원합니다.