기업을 읽는 숫자들 (Numbers That Read Companies)

결론부터 말씀드립니다. 앞서 크롤링으로 수집하고 판다스(Pandas)를 통해 데이터프레임(DataFrame)으로 예쁘게 가공한 재무 데이터는, 결국 내 컴퓨터 바탕화면에 '파일' 형태로 저장되어야 비…

은행에서 기업 여신 심사를 담당하며 수백 곳의 기업 재무제표를 열어볼 때, 매출액이나 당기순이익보다 훨씬 더 예민하게 살피는 계정과목이 있습니다. 바로 '가지급금'과 '가수금'입니다…

아는 것과 실전에 적용하는 것은 다르다 지난 1편부터 14편까지, 우리는 기업의 3대 재무제표(재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표)를 읽는 법부터 DART 공시의 텍스트에 숨겨진 치명적인 리스크를 찾아내는 방법까지…

지난 2편에서 파이썬과 VS Code 설치를 무사히 마쳤다면, 이제 가장 가슴 뛰는 첫 실전입니다. 매일 아침 HTS나 포털 금융 화면에 접속해 거시 경제 지표를 확인하고 엑셀에 옮겨 적던 일과를 파이썬 스크립트…

숫자를 넘어서: 진짜 리스크는 '글' 속에 숨어 있다 지금까지 13편의 연재를 통해 재무제표의 핵심 숫자와 비율을 분석하는 방법을 숨 가쁘게 달려왔습니다. 그렇다면 이 모든 데이터의 원천인 금융감…

결론부터 말씀드립니다. 앞선 크롤링 단계에서 수집한 파편화된 주가 데이터들을 엑셀과 같은 완벽한 '표(Table)' 형태로 정렬하고 연산해 주는 핵심 도구가 바로 판다스(Pandas)입니다. 크롤링…

단일 지표 하나를 크롤링하는 것을 넘어, 이제 여러 관심 종목의 데이터를 한 번에 수집하고 실무에 쓸 수 있도록 '깨끗하게 정제'하는 단계로 넘어갑니다. 웹 크롤링 실무에서 가장 많이 부딪히는 장벽은…