2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

1. 고객보유정보 파일에 제공된 고객구성코드를 분류, 군집 분석을 통해 연령 및 자산 규모에 따른 투자 양상을 파악하고 ETF 상품을 필터링
2. ARIMA 모델을 통해 분석한 환율 변화 추이를 통해 Hedge 여부에 대한 정보를 제공
3. 주식일별정보 파일에 제공된 분포 상위 퍼센트 수치 데이터를 통해 해당 종목의 가격 변동성과 리스크를 평가하고 시계열 분석 방법을 통해 종목일자별시세 파일에 제공된 데이터를 통해 가격 변동성을 도출해 해당 종목의 투자 성향(보수/공격)을 판단
4. 해당 내용을 바탕으로 교집합에 있는 종목들을 기준으로 최고위험군, 고위험군, 중위험군 등으로 구분
5. ETF 점수 정보 파일에 제공된 Z점수를 통해 종목별 성과를 분석함으로써 투자자의 투자 성향 파악 논리 강화
6. 나아가 ETF 점수 정보 파일에 제공된 최대낙폭Z점수 및 변동성Z점수 선형회귀분석을 통하여 투자자들이 이를 리스크 관리 도구로 사용할 수 있도록 정리