증권데이터 분석에 관한 만족스러운 강의입니다. 앞으로도 좋은 강의 부탁드려요.

마하반야

투자 강의가 아닙니다. 증권 데이터를 통한 데이터 수집, 분석과 시각화를 다룹니다. 다양한 데이터 포맷을 다루며 다양한 텍스트 전처리 기법을 익힙니다. 시계열 데이터의 시각화 기법과 스케일에 대한 표현 방법 주가 데이터를 해석하기 위한 몇 가지 기법을 다룹니다. 이 강의는 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻는 방법을 알아가는 강좌입니다. 주가 데이터를 통해 배운 내용을 시계열이 활용되는 수요량, 재고량, 판매량, 트래픽량 등의 데이터를 수집, 분석, 시각화에 활용해 볼 수 있도록 구성 되어있습니다.

박조은

파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기

This is not an investment lecture. It covers data collection, analysis, and visualization through securities data. It covers various data formats and teaches various text preprocessing techniques. It covers visualization techniques for time series data and methods for expressing scale. It covers several techniques for interpreting stock price data. This lecture is a course that teaches you how to gain insights through data analysis. The content learned through stock price data is organized so that you can apply it to collecting, analyzing, and visualizing data such as demand, inventory, sales, and traffic volume, where time series is used.

todaycode

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

플로틀리

Plotly

판다스

Pandas

넘파이

Numpy

씨본

Seaborn

Finding Signals and Noise with Python Stock Data Collection and Analysis

(1) Finding signal and noise in securities data

(2.1) Collection of all KRX items

(2.2) Analysis of all KRX stocks

(3.1) Collecting daily prices with FinanceDataReader

(3.2) Comparison of returns on various items

(3.3) Web Crawling? Web Scraping! Collect Stock Prices Directly with a Few Lines of Code

(3.4) Visualizing daily prices using plotly

(4.1) Collection of all ETF items

(4.2) Preprocessing of collected data for all ETF items

(4.3) Analysis of all ETF items

(5.1) Industry/Theme Collection

(5.2) Industry/Theme Preprocessing

(5.3) Industry theme analysis

(6.1) Technical Analysis and Auxiliary Indicators

(6.2) Volatility indicator - Bollinger Bands

(6.3) Momentum indicator - RSI

(6.4) Trend Indicator - MACD

(6.5) Improving pandas and plotly productivity with cufflinks

Congratulations on making it this far!