
Xây dựng kiến thức cơ bản về lập trình R
coco
Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.
入門
R
Tìm hiểu cách thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua Shiny, chúng tôi thu thập giá cổ phiếu mới hàng ngày thông qua tự động hóa và thậm chí tạo ra một bảng điều khiển có thể xác định xu hướng chứng khoán theo ngành.
92 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn

Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
DT로
Nó tuyệt vời như một bài tập thực hành.
5.0
hakjuknu
Tốt!
5.0
조정태
Tôi rất hài lòng với nội dung khóa học. Tôi sẽ tiếp tục xem xét nó để tôi có thể hiểu nó một cách đầy đủ. Cảm ơn
Bộ sưu tập tất cả cổ phiếu KOSPI/KOSDAQ
Quản lý dữ liệu mặt hàng theo ngành
Xác định xu hướng chứng khoán theo ngành
🙆🏻♀ Tự động hóa toàn bộ việc thu thập và quản lý dữ liệu kho/quản lý kho theo ngành cụ thể 🙆🏻♂
Bạn có muốn phân tích một cổ phiếu mà bạn quan tâm hoặc tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên KOSPI/KOSDAQ không?
Để thực hiện phân tích, bạn cần có dữ liệu .
Khóa học này thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên thị trường chứng khoán của nước ta.
Do hạn chế về thời gian, bài giảng sẽ thu thập dữ liệu trong ba năm qua cho tất cả các môn học.
Nếu bạn thay đổi từ 3 thành 10, bạn có thể dễ dàng thu thập được dữ liệu của 10 năm.
Bắt đầu từ hôm nay, chúng tôi sẽ thu thập không chỉ dữ liệu của 10 năm trước mà còn cả dữ liệu mới, tức là dữ liệu được tạo ra vào ngày hôm sau.
Tự động hóa cập nhật cổ phiếu hàng ngày bằng cách thu thập dữ liệu về các giao dịch trong ngày vào khoảng 4 giờ chiều, khi thị trường chứng khoán đóng cửa.
Tạo một Shiny Dash Board như địa chỉ bên dưới.
https://leegt.shinyapps.io/shiny/
(Kết nối có thể không thực hiện được nếu số lượng người vượt quá một số lượng nhất định)
Tất cả các công ty (cổ phiếu) được niêm yết trên thị trường chứng khoán đều có mã riêng.
Tùy thuộc vào mã này, địa chỉ được thu thập sẽ thay đổi.
Vì vậy, trước tiên, chúng tôi thu thập mã duy nhất cho từng công ty.
Ngoài ra, chúng tôi xử lý trước mã để có thể nhập từ Naver Finance.
Sau khi thiết lập địa chỉ Naver Financial cho từng cổ phiếu, dữ liệu trong ba năm qua sẽ được thu thập cho tất cả các cổ phiếu.
Phải mất khoảng 4 giờ để thu thập lượng nước tương đương 3 năm, vì vậy tôi nghĩ lượng nước tương đương 10 năm có thể được thu thập trong khoảng 12 giờ.
Sau khi thu thập dữ liệu kho hàng theo ngày, hãy tạo một thư mục cho từng kho hàng và lưu vào từng thư mục.
Ngoài ra, còn có chế độ xử lý ngoại lệ trong trường hợp xảy ra lỗi.
Chúng ta không thể thu thập dữ liệu của 10 năm như thế này mỗi ngày được. Việc này rất kém hiệu quả.
Sau khi giao dịch chứng khoán ngày hôm nay hoàn tất, quá trình tự động hóa sẽ tiến hành bằng cách chỉ thu thập dữ liệu chứng khoán của ngày hôm nay và hợp nhất với dữ liệu đã lưu trữ trước đó.
Bây giờ chúng tôi có thể tự động cập nhật tất cả dữ liệu chứng khoán hàng ngày vào lúc 4 giờ chiều.
Từ góc độ đầu tư chứng khoán trung và dài hạn, điều quan trọng là phải hiểu xu hướng ngành/chủ đề.
Chúng tôi thu thập mã cổ phiếu theo ngành, truy xuất dữ liệu về các cổ phiếu này, xác định xu hướng và trực quan hóa chúng.

Sau khi thị trường chứng khoán đóng cửa mỗi ngày, chúng tôi sẽ thu thập thêm dữ liệu hàng ngày và tự động hóa toàn bộ quy trình, từ việc quản lý và trực quan hóa cổ phiếu theo ngành.
Bài giảng này là
Bài giảng này giả định bạn có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ R và kỹ thuật thu thập dữ liệu.
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai biết R cơ bản
Những người cần dữ liệu chứng khoán
Những người muốn tích lũy dữ liệu cơ bản để đầu tư
8,390
Học viên
509
Đánh giá
136
Trả lời
4.4
Xếp hạng
20
Các khóa học
Tôi là một người thất nghiệp vẫn đang tiếp tục học tập, sau khi tốt nghiệp cử nhân chuyên ngành Thống kê và nhận bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Công nghiệp (Trí tuệ nhân tạo).
Giải thưởng
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 6: Phát triển thuật toán dự đoán người dùng rời bỏ trò chơi / Giải thưởng NCSOFT (2018)
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 5 - Phát triển thuật toán dự đoán người nợ quá hạn khoản vay / Giải thưởng của Chủ tịch Hiệp hội Xúc tiến Công nghệ Thông tin và Truyền thông Hàn Quốc (2017)
ㆍ Cuộc thi Big Data Thời tiết 2016 / Giải thưởng của Viện trưởng Viện Thúc đẩy Công nghiệp Khí tượng (2016)
ㆍ Phát triển thuật toán dự đoán gian lận bảo hiểm tại Big Contest lần thứ 4 / Lọt vào vòng chung kết (2016)
ㆍ Cuộc thi Big Contest lần thứ 3: Phát triển thuật toán dự đoán trận đấu bóng chày / Giải thưởng của Bộ trưởng Bộ Khoa học, Công nghệ thông tin và Hoạch định tương lai (2015)
* blog : https://bluediary8.tistory.com
Lĩnh vực nghiên cứu chính của tôi là khoa học dữ liệu, học tăng cường và học sâu.
Hiện tại tôi đang thực hiện việc thu thập dữ liệu (crawling) và khai phá văn bản (text mining) như một sở thích :)
Tôi đã phát triển một ứng dụng có tên là Marong, sử dụng kỹ thuật crawling để thu thập và hiển thị những bài viết phổ biến từ các cộng đồng trực tuyến, và
Tôi cũng từng thu thập danh sách các quán ăn ngon và blog trên toàn quốc để tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn :) (nhưng rồi cũng thất bại thảm hại..)
Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các nhà hàng và blog ẩm thực trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn và blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn cũng như các bài blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tôi đã từng phát triển và tạo ra một ứng dụng gợi ý quán ăn ngon bằng cách thu thập danh sách các quán ăn và blog trên toàn quốc :) (nhưng đã thất bại thảm hại..). Hiện tại, tôi đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ chuyên ngành trí tuệ nhân tạo.
Tất cả
23 bài giảng ∙ (3giờ 55phút)
Tài liệu khóa học:
1. định hướng
01:47
Tất cả
8 đánh giá
4.9
8 đánh giá
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 155
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 15
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
1.146.211 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!