Tôi không phải là sinh viên chuyên ngành nhưng tôi thực sự thích lời giải thích chi tiết của bạn một cách dễ hiểu. Cảm ơn bạn ~!!!

csh3002557

Đây không phải là khóa học đầu tư. Khóa học này tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua dữ liệu chứng khoán. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và nhiều kỹ thuật xử lý văn bản khác nhau. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian và cách biểu diễn quy mô. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn về một số kỹ thuật phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách thu thập thông tin chi tiết thông qua phân tích dữ liệu. Khóa học sẽ giúp bạn áp dụng những kiến thức học được từ dữ liệu giá cổ phiếu vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo chuỗi thời gian như lượng nhu cầu, lượng hàng tồn kho, lượng bán hàng và lượng truy cập.

todaycode

Tìm kiếm tín hiệu và tiếng ồn với Python Stock Data Collection and Analysis

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.

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!