AI 기반 ESG 점수 분석 투자- AI ESG 분석 + ETF 필터링
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
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)
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?
- 📊 ESG 점수 자동화 분석 코드
- 💡 ESG 기반 ETF 자동 필터링
- 🧠 GPT 기반 ESG 보고서 요약 및 스코어링
- ✅ 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:
- 📤 PDF 리포트 자동 생성
- 💬 Telegram/Slack 실시간 ESG 경보
- 📈 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 |
6 | 강화학습 기반 자동 매매 | OpenAI Gym, PPO, DQN | 바로가기 |
7 | AI 기반 가치주 선별 (Value Factor) | AI 팩터스코어링, 계량모델 | 바로가기 |
8 | GPT 기반 재무제표 요약 투자 | GPT-4, LangChain, OCR | 바로가기 |
9 | AI 리스크 해지 전략 (VIX, 금리, 환율) | AI 헷지백테스트, 시나리오 모델 | 바로가기 |
10 | SVM 기반 종목 필터링 | SVM + 재무데이터 | 바로가기 |
11 | AI IPO 스코어링 모델 | AI 점수화 + IPO 성과예측 | 바로가기 |
12 | 챗봇 기반 투자 자문 시스템 | LLM + Chat UI + API 연결 | 바로가기 |
13 | XGBoost 기반 이벤트 드리븐 트레이딩 | XGBoost + 뉴스 이벤트 | 바로가기 |
14 | AutoML 기반 알고리즘 전략 탐색 | TPOT, H2O.ai, FeatureTools | 바로가기 |
15 | AI 기반 ESG 점수 분석 투자 | AI ESG 분석 + ETF 필터링 | 바로가기 |
16 | 옵션 가격 예측 딥러닝 모델 | DNN, OptionNet, VolNet | 바로가기 |
17 | 고빈도 트레이딩용 AI 패턴 인식 | CNN, 딥러닝 패턴 분석 | 바로가기 |
18 | AI 기반 섹터 로테이션 모델 | 순환분류 + 군집분석 | 바로가기 |
19 | LLM 기반 글로벌 투자 리서치 요약 | GPT + PDF 요약 + 질의응답 | 바로가기 |
20 | AI + Satellite Data 기반 농산물 투자 | AI + 위성데이터 + 시계열학습 | 바로가기 |
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