인공지능

AI 기반 ESG 점수 분석 투자- AI ESG 분석 + ETF 필터링

aiproductmanager 2025. 6. 7. 19:03
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다음은 **“AI 기반 ESG 점수 분석 + ETF 필터링 투자 전략”**에 대한 상세 설명입니다:


📌 1. 개요

항목 설명
🔍 목적 ESG(Environment, Social, Governance) 점수를 AI로 분석하여 지속가능성이 높은 기업 또는 ETF를 선별
🎯 활용 대상 장기 투자자, 기관투자자, 친환경 투자 펀드 운용자 등
🤖 사용 기술 NLP(BERT/GPT), AutoML(XGBoost, LightGBM), 웹스크래핑, ESG API (ex. Refinitiv, Sustainalytics 등)
 

📊 2. AI ESG 분석 구성요소

구성요소 설명 활용 기술
📄 ESG 리포트 수집 기업의 CSR, ESG 보고서 자동 크롤링 Selenium, BeautifulSoup
🧠 텍스트 분석 ESG 키워드 추출 및 점수화 KoBERT, FinBERT, GPT
🧮 정량 ESG 데이터 탄소배출량, 여성임원 비율 등 공개지표 수집 ESG API or 웹 크롤링
🧠 통합 ESG 점수 산출 E/S/G 세 요소별로 AI 점수 계산 XGBoost, RandomForest
🧪 ETF 필터링 ESG 상위 기업 포함 비중 기준 ETF 선택 ETF DB, yFinance, BlackRock API
 

📈 3. 실전 예시 흐름도

flowchart LR
    A[기업 ESG 리포트 수집] --> B[NLP 기반 ESG 문서 분석]
    B --> C[정량 지표 수집 (탄소배출 등)]
    C --> D[AI 모델 통합 ESG 점수 산출]
    D --> E[상위 기업 선별]
    E --> F[해당 기업 포함 ETF 필터링]
    F --> G[포트폴리오 구성 + 백테스트]

🧠 AI 점수 산출 예시 (E/S/G 별 가중 평균)

esg_score = (
    0.4 * ai_environment_score +
    0.3 * ai_social_score +
    0.3 * ai_governance_score
)

🧪 ESG ETF 필터링 기준 예시

필터 항목 기준
포함 종목 평균 ESG 점수 상위 30% 이내
환경 관련 종목 비중 60% 이상
무기/담배 산업 포함 여부 제외
ETF 평균 탄소배출량 특정 기준 이하
 

✅ 기대 효과

  • 🌍 지속가능한 투자 실현
  • 📉 리스크 회피 (윤리·환경 이슈로 인한 급락 방지)
  • 📊 기관급 투자 기준 충족 가능
  • 🤖 수작업 ESG 리서치 시간 절약

🧰 향후 확장 가능 기능

  • 📄 IR 리포트 기반 ESG GPT 요약
  • 📈 ESG vs 수익률 상관관계 분석
  • 🧠 ESG 관련 법/규제 변화 자동 추적 및 경고 시스템
  • 🌐 글로벌 ESG ETF 자동 비교 (ARK, BlackRock 등)

원하시면 다음 단계로 실행 가능한 코드, 또는 Streamlit 기반 ESG 필터링 대시보드도 제작해 드릴 수 있습니다.
다음 중 어떤 걸 원하시나요?

  1. 📊 ESG 점수 자동화 분석 코드
  2. 💡 ESG 기반 ETF 자동 필터링
  3. 🧠 GPT 기반 ESG 보고서 요약 및 스코어링
  4. ✅ 위 기능들을 통합한 Streamlit ESG 투자 시스템

 

# 🌿 AI 기반 ESG 분석 + ETF 필터링 Streamlit 대시보드

import streamlit as st
import pandas as pd
import yfinance as yf
import openai
from transformers import pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 설정
st.set_page_config(page_title="AI ESG 분석 시스템", layout="wide")
openai.api_key = st.secrets["OPENAI_API_KEY"]

st.title("🌱 AI 기반 ESG 분석 및 ETF 필터링")

# ESG 리포트 업로드
uploaded_file = st.file_uploader("📄 ESG 보고서를 업로드하세요 (PDF or 텍스트)")
if uploaded_file:
    raw_text = uploaded_file.read().decode("utf-8", errors="ignore")
    st.success("파일 업로드 성공! 텍스트 분석 중...")

    # GPT 기반 ESG 요약
    prompt = f"다음 ESG 보고서를 읽고 E/S/G 요소별 점수를 0~10으로 매기고, 요약해줘:\n{raw_text[:3000]}"
    completion = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    result = completion.choices[0].message.content
    st.info("🧠 GPT 요약 결과")
    st.markdown(result)

# ESG 정량 지표 입력 (사용자 직접)
st.subheader("📊 ESG 정량 지표 입력")
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
    carbon = st.slider("탄소배출량 (ton)", 0, 100000, 20000)
with col2:
    female_ratio = st.slider("여성 임원 비율 (%)", 0, 100, 30)
with col3:
    audit_score = st.slider("외부감사 투명성 점수 (0~10)", 0, 10, 8)

# ESG 점수 계산
env_score = max(0, 10 - (carbon / 10000))
soc_score = female_ratio / 10
gov_score = audit_score
final_score = round((env_score * 0.4 + soc_score * 0.3 + gov_score * 0.3), 2)
st.metric("📈 종합 ESG 점수", f"{final_score}/10")

# ESG ETF 데이터 (예시)
etfs = pd.DataFrame({
    'ETF명': ['ICLN', 'ESGV', 'QQMG', 'SPYG', 'KRBN'],
    'ESG 평균점수': [9.1, 8.7, 7.4, 7.9, 9.4],
    '대표 산업': ['청정에너지', '지속가능기업', '기술', '성장주', '탄소배출권'],
    '티커': ['ICLN', 'ESGV', 'QQMG', 'SPYG', 'KRBN']
})

st.subheader("🧪 ESG 상위 ETF 추천")
esg_etfs = etfs[etfs['ESG 평균점수'] >= final_score]
st.dataframe(esg_etfs)

# 선택 ETF 주가 표시
selected_etf = st.selectbox("📈 ETF 선택 후 주가 조회", esg_etfs['티커'].values)
if selected_etf:
    data = yf.download(selected_etf, period="6mo")
    st.line_chart(data['Close'])

st.caption("© AI ESG 투자 시스템 (GPT + ESG + ETF 필터링 통합 예시)")

 

✅ 통합된 "AI ESG 분석 + ETF 필터링 Streamlit 대시보드" 코드가 반영되었습니다!

이제 다음 기능들을 포함합니다:

  • ESG 리포트 업로드 및 GPT 요약
  • 정량 지표 입력 → 종합 ESG 점수 계산
  • ESG 점수 기반 ETF 추천 필터링
  • 선택 ETF 실시간 주가 차트 시각화

원하시면 다음 기능도 추가해드릴 수 있어요:

  1. 📤 PDF 리포트 자동 생성
  2. 💬 Telegram/Slack 실시간 ESG 경보
  3. 📈 백테스트 기능 추가 (ESG vs 수익률)
순위 AI 투자 방안 이름 활용 기술 상세 바로가기
1 AI 퀀트 포트폴리오 최적화 Markowitz, RL, MPT, AI 최적화 바로가기
2 감정 분석 기반 뉴스 트레이딩 NLP, BERT, LLM 바로가기
3 AI ETF 자동 리밸런싱 AutoML, Alpha Vantage API 바로가기
4 머신러닝 기반 주가 예측 XGBoost, LightGBM 바로가기
5 딥러닝 LSTM 시계열 예측 TensorFlow, PyTorch LSTM 바로가기
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