Financial Datasets 완전정복 : ChatGPT로 금융 데이터를 투자 기회로 바꾸는 법

PART 1. 금융 데이터와 AI 투자의 기초
1-1. 데이터가 투자 판단을 바꾸는 방식
1-2. 금융 데이터의 구조와 종류
1-3. 정량 분석과 정성 분석의 결합
1-4. Financial Datasets의 역할과 활용 범위
1-5. 분석 환경과 계정 설정
1-6. 인터페이스와 핵심 기능 익히기
1-7. 기업과 티커를 정확히 찾는 법
1-8. 데이터 검색과 조회 조건 설계
1-9. 데이터 품질과 신뢰성 검증
1-10. 시계열과 횡단면 데이터 읽기
1-11. ChatGPT를 투자 분석가로 설정하기
1-12. 데이터 보안과 AI 활용 원칙
PART 2. 기업의 가치를 읽는 재무 분석
2-1. 기업 분석의 전체 지도
2-2. 비즈니스 모델과 수익 구조 파악
2-3. 손익계산서의 핵심 신호
2-4. 재무상태표로 보는 기업의 체력
2-5. 현금흐름표로 이익의 질 확인하기
2-6. 재무제표를 연결해서 읽는 법
2-7. 매출 성장의 원천 분석
2-8. 수익성과 마진의 변화 추적
2-9. 자본 효율성과 경쟁력 평가
2-10. 부채와 유동성 위험 진단
2-11. 주당 지표와 주주가치 분석
2-12. 실적 발표와 가이던스 해석
2-13. ChatGPT로 기업 비교 분석하기
PART 3. 시장과 전략을 연결하는 투자 설계
3-1. 산업 구조를 읽는 분석 프레임워크
3-2. 경쟁사와 비교 기업 선정
3-3. 시장 규모와 성장률 추정
3-4. 경제지표가 기업 실적에 미치는 영향
3-5. 금리와 유동성의 투자 신호
3-6. 경기 사이클과 섹터 로테이션
3-7. 밸류에이션 지표의 올바른 사용
3-8. 상대가치와 절대가치 평가
3-9. 가치투자 전략 설계
3-10. 성장투자 전략 설계
3-11. 배당투자 전략 설계
3-12. 퀀트 스크리닝과 팩터 조합
3-13. 포트폴리오와 자산배분 원칙
PART 4. AI 투자 리서치 시스템의 완성
4-1. 투자 아이디어 발굴 프로세스
4-2. 기업 분석 체크리스트 만들기
4-3. 데이터를 투자 차트로 바꾸기
4-4. 핵심 지표 대시보드 구축
4-5. ChatGPT로 투자 메모 작성하기
4-6. 투자 리포트 자동화와 품질 관리
4-7. 미국 주식과 글로벌 기업 분석
4-8. ETF 데이터로 시장 흐름 읽기
4-9. AI와 반도체 산업 사례 연구
4-10. 헬스케어와 에너지 산업 사례 연구
4-11. AI 에이전트와 자동 리서치의 미래
4-12. 나만의 리서치 시스템을 만드는 구십 일