1. 금융거래 관련 규제(의무)고객확인의무(CDD, Customer Due Diligence)계좌 신규 개설 또는 2천만 원(미화 1만 달러) 이상 거래 시 고객의 이름, 주민등록번호, 주소, 연락처를 반드시 확인자금세탁 방지 목적고액현금거래보고(CTR, Currency Transaction Report)2천만 원 이상 현금 거래 발생 시 금융기관이 금융정보분석원(FIU)에 보고의심거래보고(STR, Suspicious Transaction Report)거래가 이상하거나 불법 자금과 연관된 것으로 의심될 경우 금융기관이 판단 후 보고 2. 예금자 보호 제도만약 은행이나 보험사가 부도가 나도, 예금보험공사를 통해 1인당 5천만 원까지 예금 보호를 받을 수 있다.다만 보호 대상이 아닌 상품도 있어 주의해야 한..

은행 업무의 종류1. 고유 업무금융기관의 가장 기본적인 본업예·적금 수입 : 개인과 기업이 맡긴 돈을 관리유가증권 또는 대출 업무 : 채권, 주식 투자나 대출을 통해 자금 공급내외국 환업무 : 외환 거래와 해외 송금 등 국제 금융 활동 2. 부수 업무고유 업무를 돕는 보조적인 금융 서비스지급 보증 : 고객이 빚을 못 갚을 경우 대신 갚아주겠다는 보증어음 인수 : 기업이 발행한 어음을 대신 인수해 신용 보강상호부금 : 일정 금액을 정기적으로 모아 필요할 때 빌려줌팩토링 : 기업이 팔아야 할 외상매출채권을 대신 회수해 현금화보호예수 : 고객이 맡긴 유가증권을 안전하게 보관수납 및 지급 대행 : 공과금 납부, 급여 이체 등 대행 서비스 3. 겸영 업무금융기관이 본업 외에 함께 할 수 있는 부가적 업무금융 투자..

금융기관의 종류금융기관은 개인이나 기업의 자금 흐름을 원활하게 하고, 필요할 때 돈을 빌려주거나 굴릴 수 있도록 돕는 중요한 역할을 합니다. 크게 은행·비은행 예금취급기관·보험회사·금융투자회사·기타 금융기관으로 나눌 수 있다.1. 은행일반은행개인이나 기업에서 예금·신탁을 받고, 채권을 발행해 필요한 자금을 공급한다.→ 다양한 서비스와 편리성을 갖추고 있어 예금 금리가 비교적 낮다.특수은행신용도가 낮아 일반 은행에서 돈을 빌리기 어려운 분야를 지원한다.ex) 한국산업은행, 한국수출입은행 → 특정 산업·수출입 금융 지원.2. 비은행 예금취급기관새마을금고지역 주민·소기업을 대상으로 예금과 대출 업무를 수행.상호저축은행지역 시민, 소규모 기업을 대상으로 예금과 대출 제공.신용협동조합조합원끼리 서로 예금하고 대출..

퀀트 투자주관적 감(감정/뉴스 해석) 보다는 데이터 기반의 알고리즘을 이용해서 투자하는 것퀀트 투자 방법론가설설정데이터 수집 및 정제백테스트과거 데이터에 해당 알고리즘을 적용해서 성과를 확인하는 절차운용리스크 관리장단점체계적이며 현이 가능하다.감정을 배제하여 일관성을 가진다.다종목 / 즉, 분산투자가 가능하다.빅데이터를 활용하여 더 많은 정보를 이용해서 투자를 진행한다. 모델 과적합의 위험성을 가지고 있다.데이터와 거래비용을 무시하면 실제 수익률이 하락한다.내부 알고리즘을 정확하게 이해/설명 할 수 없다. [ 블랙박스화 ] 투자 전략 유형1. 팩터 투자 ( Factor Inversting )특정 요인으로 초과수익 추구예시 가치(Value) : 저PER, 저PBR 종목 매수주가수익비율(Price to Ea..

모델 성능에 비교 시각화각 모델 성능 시각화 [ 혼동 행렬 ]대출 데이터의 특징범주형(성별, 주거형태, 대출 목적 등)과 수치형(소득, 신용점수, 근속연수 등)이 섞여 있음.보통 "승인" 비율이 높고 "거절" 비율이 낮아 불균형 데이터임.변수 간 관계가 비선형적이고 복잡함. 따라서 변수 간 비선형 관계를 잘 잡아내고 변수 간 상호작용도 자동으로 고려한다고 알려져 있는 RandomForest, XGBoost 같은 트리 기반 앙상블 모델 성능이 다른 Logistic, KNN, SVC보다 더 잘 나온 것 같다고 생각한다.이후, 직접 SMOTE기법을 활용하여 원본 데이터를 활용하여 프로젝트를 다시 보완하도록 하겠다.

수동 Ordinal Encodingdf['person_education'].replace({ 'High School': 0, 'Associate': 1, 'Bachelor': 2, 'Master': 3, 'Doctorate':4}, inplace=True)수동 mappinggender_mapping = {'male': 0, 'female': 1}home_ownership_mapping = {'RENT': 0, 'OWN': 1, 'MORTGAGE': 2, 'OTHER': 3}loan_intent_mapping = {'PERSONAL': 0, 'EDUCATION': 1, 'MEDICAL': 2, 'VENTURE': 3, 'HOMEIMPROVEMENT': 4, 'DEBTCONSOLI..