Pythonプログラミングで、
「独自のデータ分析ツール」を作ろう!
証券分析、
遠い話のように聞こえますか? 📊
最近たくさんの株!
あなたは買った種目が過去にどのくらいまで価格が下落したのかを確認しましたか?
人々が頻繁に使用する技術分析指標はどのように作成されますか?
データベースのクアント投資への関心が熱くなるこのごろ、
プログラミング言語のPython(Python)を活用すれば、データ分析に活用できると言われていました。
では金融データ分析にもPythonを活用できるのではないかと思います。
遠い話のように聞こえた金融データ分析、PythonとExcel(Excel)で直接してみることができたらどうでしょうか?
技術指標をExcelとPythonに直接作成し、改善する必要がある点を把握し、
自分だけの指標を作って実質的に売買に活用してみてはいかがでしょうか?
はるかに戦略的な投資は可能ではないでしょうか?
Pythonで国内株式、ETFなど金融データを一度に分析できる関数作り!
この講義では、Pythonであなたのアイデアを直接実装するのに役立ちます。
この講義だけ
コアポイント✨
Pythonで直接
独自のアイデアを実装
データの特性
理解し分析する力
自分だけ
分析指標の作成
関数型プログラミングと
親しくなる方法
あなたも直接
作れますよ✅
この講義の重要な特徴📌
その講義はプロジェクトの結果を伝えることを目的としません。プロジェクトの結果は私の例であり、受講生が自分自身の結果を作成できるように理解することが講義の目的です。
独自のアイデアでプロジェクトを構想し、プログラミングを通じて実装する力を育ててください!
- ✅プロジェクトの成果物を作成するためにセクションごとに分けて必要な概念を説明します。
- ✅Pythonでプロジェクトを実装する前に、ExcelとPaintを介して何を作成するかを把握し、独自の個性を追加するために何が必要かを説明します。
- ✅今後、Pythonを通じて深化された計量的分析をしたい方に基礎的ですが、実用的な結果を提供することで自信を育てます。
学習内容
確認してください📚
#1.
金融時計
データの読み込みと
関数の作成
FinanceDataReaderはPythonモジュールを介して金融データを呼び出します。単にモジュールを使って呼び出すのではなく、私が望む種目名だけを入力すると、簡単に呼び出すことができる関数を作成します。また、結果がすぐに出力できるようにコードを作成します。
#2.
MACDと
関数の作成
MACDの辞書定義だけを見て、コードを書くことはありません! MACDを実装する前に、一般的によく使われる「平均」とは何かを見てください。果たして時系列データ分析をするときに単純平均を使用してもよいか?それとも移動平均を使ってもいいですか?指数移動平均を使用する理由は何であり、各平均に入る変数が実際に分析にどのような影響があるのか?を考えるのがSection2で最も重要な内容です。
#3.
DrawDownと
関数の作成
金融データで最もよく使われるリターン?単離と複利の違いを知っていますか?いざ時間がかかりにくい金融モデルを作りましたが、収益率を誤って認識してミスしたことが多いです。 DrawDownを作成しながら収益率を計算し、認識する必要があるかどうかを確認します。
#4.
RSIと関数の作成
相対強度指数と呼ばれるRSIは、一般的によく使用される指標です。しかし、どのように作るかによって指数の結果が変わります。 RSIを作成するときに使用される平均は、果たして移動平均で作成する必要がありますか?それ以外の指数移動平均で作成する必要がありますか?正解はありませんが、使用する利用者の主観が入らなければならない部分です。単に人々が書いたコードを見て使用するのではなく、ユーザーに合わせてコードを書くことができる見方が必要です。
#5.
統合関数の作成
セクション1〜4で作成した関数の結果を取得し、プロジェクトの結果を算出できる関数を作成し、その関数のみを実行するとすぐに結果を見ることができるように統合関数を作成します。統合関数を書くことで、関数型プログラミングの利点が何であるかを見てください。
講義を作った
知識共有者の一言🎤
こんにちは! ownCodeです。
仕事で、あるいはジャテックで私が使っている知識を伝えたいという気持ちで講義を構成しました。たぶんデータ分析というのが見知らぬほど遠く感じられるかもしれませんが、実はそうではないことを知らせて伝えたいと思います。
データ分析には正解がなく、同じ結果でも個人ごとに主張できる結論は異なる場合があります。私の知識と経験があなたの意思決定に役立つことができたらと思います。
気になる質問
事前に確認してみてください! 💬
Q. Pythonをどの程度まで知っておくべきですか?
Pythonの基礎文法は、ご存知でなければ講義を聞きやすいです。リスト、辞書だけでなく、if文、for文、関数を書いた経験があれば十分です。
Q. 他の講義との差別点は何ですか?
事前定義を記述し、コードを実装するものではありません。指標を作成するときに使用される概念は何であり、すでに作成されたコードに従うのではなく、独自の指標を作成できるように説明する講義です。
Q. Pandas(パンダス)を知らなくてもいいですか?
Pandas(パンダス)を知らない方のためにパンダス講義を別にしました。パンダスは、Pythonでデータを分析するために不可欠なライブラリです。該当講義もパンダスがある程度使用できるという前提条件のもとで行われる講義です。
パンダスライブラリの使い方に慣れていない方や分からない方のためにパンダス講義を作成しましたので、その講義を受講してから本講義を受講してください。