
プログラミングの始め方:Python入門(Inflearnオリジナル)
inflearn
すでに2万人以上が学習し、満足した最高のプログラミング入門講座。 Inflearnが非専門家の立場から直接企画、準備したプログラミング入門講座で、プログラミングをまったく触ったことがない人から実際に活用可能なプログラミング能力まで向上できる講座です。
입문
Python
Pythonを活用して、あなただけの指標を作成し、便利に証券を分析できるようになるツールを作ってみましょう!
受講生 4,145名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
법경
良い講義ありがとうございます。
5.0
tagwoo
ジョア
5.0
SClee
技術的指標の意味とコード作成を結びつけて説明する点が印象深かったし、コードを織り、これを関数化する過程もとても簡単で自然につながるという点で講師分が本当に悩みをたくさんして授業を作ったことが感じられます。ありがとうございました!
金融データ計量分析
金融データ視覚化
パイソン関数プログラミング
Pythonを活用した金融データ分析
Pythonプログラミングで、
「独自のデータ分析ツール」を作ろう!
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。
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
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!
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
金融データ分析のためのパンダス活用法
データ分析、パンダスでよりスマートに!
学習対象は
誰でしょう?
Pythonを勉強したが、何をすべきか分からない人
パイソンを活用して金融データを分析したい人
金融データ計量分析に強い関心がある人
私の財テクにパイソンを活用したい人
前提知識、
必要でしょうか?
Python
パンダス(Pandas)
エクセル
717,834
受講生
7,281
受講レビュー
118
回答
4.8
講座評価
146
講座
学びの機会は、経済的・物理的な限界から自由であるべきだと考えています。
私たちは成長機会の平等を追求します。
全体
55件 ∙ (8時間 47分)
講座資料(こうぎしりょう):
12. セクション2 紹介
07:26
13. 平均と移動平均
11:16
14. 平均と移動平均(EXCELで)
08:22
16. 移動平均で修正すべき点は?
07:57
18. 指数移動平均
08:44
19. EXCELによる指数移動平均
06:45
20. MACD & オシレーター
08:01
22. Pythonによる指数移動平均の実装
09:44
全体
31件
4.7
31件の受講レビュー
受講レビュー 49
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 111
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 4.8
¥9,415
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