Python Algorithmic Trading Phần 1: Phân tích dữ liệu Python cho giao dịch thuật toán

Đầu tiên là sự phổ biến trên thị trường việc làm!

Tính đến thời điểm hiện tại (2024), ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là Python. Sự phổ biến của nghề lập trình cũng liên quan đến các cơ hội trên thị trường việc làm. Học Python sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn cho bạn.

PYPL (Sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình)

Thứ hai, tại sao lại là Pandas?

Đây là câu hỏi về bản chất của phân tích dữ liệu. Bản chất của phân tích dữ liệu, được gọi là EDA (Phân tích dữ liệu thăm dò), là khả năng xử lý dữ liệu thô thành dạng mong muốn. Công cụ có thể thực hiện EDA hiệu quả nhất là Pandas.

Thứ ba, tại sao lại nghiên cứu Python với dữ liệu tài chính?

Bạn có biết Wes McKinney , người tạo ra thư viện Pandas, thư viện thiết yếu cho việc phân tích dữ liệu trong Python, là một chuyên gia lượng tử làm việc trong lĩnh vực tài chính không? Dữ liệu chứng khoán là đối tượng phân tích lý tưởng để áp dụng các kỹ thuật phân tích và mô hình thống kê phức tạp và đa dạng.

Giao dịch theo cặp, sẽ được triển khai trong bài giảng này, xác định các cặp cổ phiếu có mô hình tương tự và sử dụng phương pháp thống kê và máy học để xác định các khoản đầu tư theo thuật toán.

Thứ tư, trong các lớp phân tích dữ liệu nói chung, chúng tôi viết các tập lệnh theo cách có chức năng.
Tại sao nên nghiên cứu phân tích dữ liệu hướng đối tượng?

• Dữ liệu là động: các chiến lược đầu tư hiệu quả trong quá khứ có thể không còn phù hợp ở thời điểm hiện tại.

• Phản hồi với những thay đổi liên tục: Mã của bạn cần được cập nhật định kỳ để phù hợp với những đặc điểm dữ liệu thay đổi.

  
  

Vì lý do này, việc học lập trình hướng đối tượng trong phân tích dữ liệu là một kỹ năng quan trọng để quản lý mã hiệu quả và cải thiện năng suất vượt ra ngoài việc triển khai chức năng đơn giản. Khi bạn đã quen với cú pháp hướng đối tượng, bạn có thể nhanh chóng hiểu đoạn mã như bên dưới chỉ trong vài giây. Khả năng diễn giải ngữ pháp hướng đối tượng là một phép thuật giống như đọc nhanh trong môn đọc .

Thứ năm, Python chậm? Có thực sự đúng như vậy không? Câu trả lời là Có hoặc Không

Python có thể cải thiện tốc độ theo hai cách. Trong học sâu, GPU có thể được sử dụng để tăng tốc độ tính toán, trong khi trong phân tích dữ liệu , xử lý song song CPU có thể được sử dụng để cải thiện tốc độ .

Bài giảng này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng lõi CPU hiệu quả .

Thứ sáu, cấu hình môi trường phân tích trên máy ảo Azure.

• Sử dụng Azure Virtual Machines trong môi trường phân tích của bạn :

  • Trong bài giảng này, chúng ta sẽ xây dựng một môi trường phân tích Python ổn định bằng cách sử dụng máy ảo Azure.

  • Giảm thiểu sự thay đổi trong môi trường địa phương và cung cấp môi trường học tập chuẩn hóa.

  • Tìm hiểu cách thiết lập môi trường ảo và quản lý các gói bằng Anaconda.

• Các giải pháp thay thế nếu bạn gặp sự cố khi sử dụng đám mây :

  • Chúng tôi cũng chia sẻ một sổ ghi chép riêng để cho phép triển khai phân tích Python bằng Kaggle Notebooks.

  • Nền tảng Kaggle có lợi thế là có thể bắt đầu phân tích dữ liệu ngay mà không cần cài đặt hoặc cấu hình.

  • Điều này cho phép học tập linh hoạt trong nhiều môi trường khác nhau.

Phần thứ bảy cuối cùng, Python Crash Course, rất dễ hiểu ngay cả khi không có kiến ​​thức cơ bản.

• Cú pháp Python cơ bản và các khái niệm cần thiết cho khóa học này được trình bày chuyên sâu trong “Phần 4. Khóa học cấp tốc về Python dành cho phân tích tài chính”.

• Phần này bắt đầu với những kiến ​​thức cơ bản dành cho người mới làm quen với Python và đi sâu vào cú pháp cốt lõi và các hàm cần thiết cho phân tích dữ liệu tài chính.

• Điều này sẽ cung cấp cho sinh viên nền tảng vững chắc để theo dõi dễ dàng nội dung phân tích và lập trình phức tạp hơn được trình bày sau trong khóa học.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học