It's still hard to understand, but if you watch it again, you'll understand, right?? Haha

starburg202604

In this class, you will learn about the principles and methods of analyzing and processing various types of financial data using Python's Pandas library, apply them to situations you may encounter in the real world, and ultimately learn how to implement backtesting based on financial statement data (based on Kang Hwan-guk's book, "You Can Do Quant Investment"). As a result, you can break away from being a "passive investor" who simply follows what others say without verifying or basing the investment logic, and become a "self-directed and active investor" who can freely extract various elements necessary for strategy implementation from data and quantitatively analyze them using Python and Pandas.

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인프런 10주년! 사랑주간 전체 할인

Data-driven stock quant investment with Python Part 1

本授業では、PythonのPandasライブラリを活用して、さまざまな形の金融データを分析して処理する原理と方法について学び、これを実戦に直面できる状況に適用してみて、最終的には財務諸表データに基づくバックテスト（backtesting）を実装する方法ベース）について学びます。その結果、投資ロジックの検証や根拠なしに、単に他人が良いということだけに従う＆＃x27;パッシブ投資家＆＃x27;として活用してデータから自由自在に抽出して定量的に分析できる自己主導的で能動的な投資家になることができます。

DeepingSauce

입문

초급

중급이상

판다스

Pandas

Investment

Quant

Python（Python）でデータベースの株式クォントを投資するPart1

オリエンテーション

システムトレーディング 定義 & 基本構成

Pandasのコアデータ構造、SeriesとDataFrame

データを隅々まで掘り下げる武器、Pandas API

グループに分けて分析する, Split - Apply - Combine

複数のデータは、どうやって結合する？

数字よりはるかに優れた伝達力、視覚化(Visualization)

学んだことをそのまま Final projectで！財務諸表ベースのバックテスト

概要とまとめ