Học cách thu thập và quản lý tất cả các mã cổ phiếu đang niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua tự động hóa, chúng ta sẽ thu thập giá cổ phiếu mới mỗi ngày và xây dựng một Dashboard bằng Shiny để có thể nắm bắt xu hướng các mã cổ phiếu theo từng ngành nghề.
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
Thu thập tất cả các mã cổ phiếu trên KOSPI/KOSDAQ
Quản lý dữ liệu mã cổ phiếu theo ngành hàng
Nắm bắt xu hướng cổ phiếu theo từng ngành nghề
🙆🏻♀ Tự động hóa việc thu thập và quản lý tất cả dữ liệu chứng khoán/quản lý mã cổ phiếu theo từng ngành 🙆🏻♂
Bạn có muốn phân tích các mã cổ phiếu mà mình quan tâm hoặc tất cả các mã đang niêm yết trên KOSPI/KOSDAQ không?
Để thực hiện phân tích, bạn cần có dữ liệu.
Khóa học này hướng dẫn cách thu thập và quản lý tất cả các mã cổ phiếu đang niêm yết trên thị trường chứng khoán nước ta.
Trong bài giảng, do giới hạn thời gian nên chúng ta sẽ thu thập dữ liệu trong 3 năm gần nhất cho tất cả các mã, nhưng
nếu bạn thay đổi số 3 thành 10, bạn có thể dễ dàng thu thập dữ liệu của 10 năm.
Từ hôm nay, chúng ta không chỉ thu thập dữ liệu của 10 năm gần đây mà còn thu thập cả những dữ liệu mới phát sinh, tức là dữ liệu của ngày hôm sau.
Thông qua việc tự động hóa, chúng ta sẽ cập nhật các mã cổ phiếu hàng ngày bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch trong ngày vào khoảng 4 giờ chiều, khi thị trường chứng khoán kết thúc phiên giao dịch.
Tôi sẽ tạo một Bảng điều khiển Shiny (Shiny Dashboard) giống như địa chỉ dưới đây.
https://leegt.shinyapps.io/shiny/
(Nếu có quá nhiều người truy cập cùng lúc, kết nối có thể bị gián đoạn)
Tất cả các công ty (mã cổ phiếu) niêm yết trên thị trường chứng khoán đều có mã riêng biệt.
Địa chỉ thu thập dữ liệu (crawling) sẽ thay đổi tùy theo mã này.
Vì vậy, trước tiên chúng ta sẽ thu thập mã riêng của từng công ty.
Đồng thời, tiến hành tiền xử lý mã để có thể lấy dữ liệu từ Naver Finance.
Sau khi thiết lập địa chỉ Naver Finance cho từng mã chứng khoán, chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu trong 3 năm gần nhất cho tất cả các mã.
Vì việc thu thập dữ liệu 3 năm mất khoảng 4 giờ, tôi nghĩ rằng việc thu thập dữ liệu 10 năm sẽ hoàn tất trong khoảng 12 giờ.
Sau khi thu thập dữ liệu chứng khoán hàng ngày theo từng mã, chúng ta sẽ tạo các thư mục riêng cho từng mã và lưu trữ vào bên trong đó.
Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ tiến hành xử lý ngoại lệ để dự phòng cho các trường hợp phát sinh lỗi.
Chúng ta không thể cào dữ liệu của 10 năm mỗi ngày như thế này được. Bởi vì việc đó rất kém hiệu quả.
Sau khi kết thúc phiên giao dịch hôm nay, chúng ta sẽ tiến hành tự động hóa bằng cách chỉ thu thập dữ liệu chứng khoán của ngày hôm nay rồi gộp vào dữ liệu đã lưu trữ trước đó.
Giờ đây, chúng ta có thể tự động cập nhật tất cả dữ liệu chứng khoán hàng ngày vào lúc 4 giờ chiều mỗi ngày.
Việc nắm bắt xu hướng theo từng ngành/chủ đề là rất quan trọng từ góc độ đầu tư chứng khoán trung và dài hạn.
Chúng ta sẽ thu thập mã cổ phiếu theo từng ngành, tải dữ liệu của các mã này để nắm bắt xu hướng và thực hiện trực quan hóa dữ liệu.
Mỗi ngày sau khi thị trường chứng khoán đóng cửa, toàn bộ quy trình từ thu thập thêm dữ liệu hàng ngày, quản lý mã cổ phiếu theo từng ngành cho đến trực quan hóa đều được tự động hóa.
Bài giảng này là phần tiếp theo của <R로 하는 웹 크롤링 - 입문편>.
Bài giảng được tiến hành dựa trên giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ R và thu thập dữ liệu web (crawling).
Khóa học này dành cho ai?
Người biết sử dụng R ở mức cơ bản
Những người cần dữ liệu chứng khoán
Những người muốn tích lũy dữ liệu cơ bản để thực hiện đầu tư
8,480
Học viên
522
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 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 15
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Với R] Thống kê cơ bản cho học máyHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?w=420)
![[PyTorch] Học NLP dễ dàng và nhanh chóngHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325056/course_cover/b66025dd-43f5-4a96-8627-202b9ba9e038/pytorch-nlp-eng.png?w=420)
![[PyTorch] Học GAN dễ dàng và nhanh chóngHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324945/course_cover/9794a376-0e54-4745-8a1d-3c6fe72b8fe6/pytorch-gan-eng.png?w=420)
![[PyTorch] Học sâu một cách dễ dàng và nhanh chóngHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324742/course_cover/96781b94-7bae-47f8-ab6f-42821f26f042/coco-pytorch.png?w=420)
![[Hãy cho tôi R] Đặt nền móng cho RHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326871/cover/2ad0e730-d068-4095-ab51-62b2c94e49f8/326871-eng.png?w=420)
