Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
165 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
luca
Xin chào. Tôi rất thích lớp học. Tôi cảm thấy như bạn đã chuẩn bị rất nhiều và tôi hài lòng với nội dung. Phần 2 là bài giảng mà tôi rất mong đợi. Để giải thích kiến thức nền tảng của mình, tôi biết cách sử dụng Java và Kotlin làm ngôn ngữ lập trình, nhưng đây là lần đầu tiên tôi sử dụng Python. Ngoài ra, mặc dù biết về hướng đối tượng nhưng tôi đã tham gia khóa học này với rất ít kiến thức về phân tích dữ liệu hoặc thống kê. Thành thật mà nói, tôi cảm thấy khó khăn vì nó là một khái niệm rất xa lạ với tôi và tôi nghĩ mình cần phải chơi nó thêm vài lần nữa để làm quen với nó. Tuy nhiên, tôi cảm thấy mình đã học được một bài giảng cực kỳ hữu ích nếu cảm nhận được chiều sâu xuyên suốt bài giảng và học đi học lại nhiều lần để loại bỏ nó. Trong trường hợp của tôi, có khá nhiều khái niệm (ví dụ: khái niệm Python, Jupyter Notebook, zscore, v.v.) mà tôi không biết trong các bài giảng, vì vậy tôi đã học chúng bằng cách tìm kiếm chúng một cách riêng biệt. Mình học theo code từng bài một, nhưng có một điều đáng thất vọng là code mình học đến bài trước hình như đầu bài sau có một số phần hơi khác nên có phần điều đó thật khó hiểu khi tôi làm theo và học hỏi. Tuy nhiên, lời giải thích rất hay và tài liệu được viết tốt nên dù không biết Python nhưng tôi vẫn có thể hiểu được bằng cách đọc từng dòng một. Ngoài ra, khi tôi gặp vấn đề và liên hệ với người hướng dẫn, tôi rất biết ơn vì anh ấy đã rất tốt bụng khi cho tôi biết, bao gồm cả việc giải quyết vấn đề thông qua Google Meet. Bản thân nội dung này hơi khó đối với tôi nhưng tôi nghĩ những người có kiến thức nhất định về Python hoặc phân tích dữ liệu sẽ hiểu nội dung đó nhanh hơn và tốt hơn nhiều. Tôi nghĩ nội dung thực sự tốt. Tôi nghĩ bạn đang làm những bài giảng ngày càng hay hơn và tôi cũng đang dự định tham gia phần thứ hai.
5.0
impact
Bài giảng chất lượng cao với rất nhiều sự chuẩn bị. Tôi thích nó vì nó có nội dung mới lạ mà tôi không thể tìm thấy ở bất kỳ nơi nào khác. Nó được giải thích từng bước nên tôi có thể làm theo mà không gặp khó khăn gì.
5.0
BW J
Thật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi việc một cách bình tĩnh.
Phân tích thống kê dữ liệu tài chính
Trực quan hóa tương tác bằng Plotly
Lập trình hướng đối tượng Python
Phân tích chuỗi thời gian Pandas
Tăng tốc độ phân tích bằng xử lý song song dữ liệu
Quản lý gói Python bằng Anaconda
Tại sao bạn nên học Python vào thời điểm này 🤔
Bắt đầu phân tích dữ liệu Python từ đâu? 🤔
Tại sao nên học Python để phân tích tài chính ? ❓
Tại sao chúng ta cần lập trình hướng đối tượng ? ❓
Tại sao xử lý song song lại cần thiết ? ❓
Tại sao nên thiết lập môi trường phân tích Python trong Azure ? ❓
Nếu bạn không có kiến thức cơ bản về Python ❓ 🤔
...
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.
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 .
Sử dụng Python
Trong phân tích dữ liệu
Dành cho những ai muốn bắt đầu
Bất kỳ ai muốn nâng cao kỹ năng Python của mình theo cách hướng đối tượng
Bất kỳ ai muốn triển khai giao dịch thuật toán trong Python
Khóa học này dành cho ai?
Những ai muốn phân tích dữ liệu tài chính bằng Python một cách thống kê
Một nhà phân tích dữ liệu muốn viết script Python một cách gọn gàng bằng cách áp dụng hướng đối tượng.
Có ai đọc hiểu được lập trình cơ bản (ví dụ: vòng lặp for) như đọc hiểu tiếng Anh không?
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khả năng đọc hiểu lập trình cơ bản (ví dụ: câu lệnh lặp)
644
Học viên
67
Đánh giá
74
Trả lời
4.9
Xếp hạng
7
Các khóa học
Hoạt động với tư cách là Pod Lead tại doanh nghiệp AI dựa trên LLM
Tốt nghiệp Đại học Quốc gia Seoul khoa Kỹ thuật Cơ khí và Hàng không vũ trụ
Thạc sĩ Kỹ thuật Cơ khí Hàng không tại một trường cao học ở Châu Âu
Thực hiện nghiên cứu nghiên cứu sinh tiến sĩ tại viện nghiên cứu kỹ thuật ở Đức
Kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại tập đoàn năng lượng lớn của Châu Âu
Hoạt động với tư cách Senior Consultant tại công ty tư vấn năng lượng có trụ sở tại Anh
Thực hiện dự án kỹ thuật dữ liệu dựa trên Databricks
Đạt thành tích Top 3% trong cuộc thi AI về giao dịch chứng khoán trên Kaggle
Hiện đang hoạt động với tư cách là Trưởng nhóm phát triển AI Agent Development Team Lead
Tất cả
52 bài giảng ∙ (6giờ 3phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
25 đánh giá
5.0
25 đánh giá
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Xin chào. Tôi rất thích lớp học. Tôi cảm thấy như bạn đã chuẩn bị rất nhiều và tôi hài lòng với nội dung. Phần 2 là bài giảng mà tôi rất mong đợi. Để giải thích kiến thức nền tảng của mình, tôi biết cách sử dụng Java và Kotlin làm ngôn ngữ lập trình, nhưng đây là lần đầu tiên tôi sử dụng Python. Ngoài ra, mặc dù biết về hướng đối tượng nhưng tôi đã tham gia khóa học này với rất ít kiến thức về phân tích dữ liệu hoặc thống kê. Thành thật mà nói, tôi cảm thấy khó khăn vì nó là một khái niệm rất xa lạ với tôi và tôi nghĩ mình cần phải chơi nó thêm vài lần nữa để làm quen với nó. Tuy nhiên, tôi cảm thấy mình đã học được một bài giảng cực kỳ hữu ích nếu cảm nhận được chiều sâu xuyên suốt bài giảng và học đi học lại nhiều lần để loại bỏ nó. Trong trường hợp của tôi, có khá nhiều khái niệm (ví dụ: khái niệm Python, Jupyter Notebook, zscore, v.v.) mà tôi không biết trong các bài giảng, vì vậy tôi đã học chúng bằng cách tìm kiếm chúng một cách riêng biệt. Mình học theo code từng bài một, nhưng có một điều đáng thất vọng là code mình học đến bài trước hình như đầu bài sau có một số phần hơi khác nên có phần điều đó thật khó hiểu khi tôi làm theo và học hỏi. Tuy nhiên, lời giải thích rất hay và tài liệu được viết tốt nên dù không biết Python nhưng tôi vẫn có thể hiểu được bằng cách đọc từng dòng một. Ngoài ra, khi tôi gặp vấn đề và liên hệ với người hướng dẫn, tôi rất biết ơn vì anh ấy đã rất tốt bụng khi cho tôi biết, bao gồm cả việc giải quyết vấn đề thông qua Google Meet. Bản thân nội dung này hơi khó đối với tôi nhưng tôi nghĩ những người có kiến thức nhất định về Python hoặc phân tích dữ liệu sẽ hiểu nội dung đó nhanh hơn và tốt hơn nhiều. Tôi nghĩ nội dung thực sự tốt. Tôi nghĩ bạn đang làm những bài giảng ngày càng hay hơn và tôi cũng đang dự định tham gia phần thứ hai.
Luca! Cảm ơn bạn đã đánh giá rất có giá trị của bạn. Khi gặp Luca tại Google Meet, tôi đã có thể cảm nhận được rằng anh ấy là một người vô cùng tài năng. Anh ấy đã sử dụng Java và Kotlin! Chúng tôi sẽ phản ánh những gì bạn đã nói và các lĩnh vực có mã hơi khác trong quá trình gia hạn khóa học. Đây là một bài đánh giá bài giảng có giá trị đã dạy tôi những lĩnh vực cần cải thiện. Vì tôi vẫn là người hướng dẫn mới nên tôi có rất nhiều ý tưởng, nhưng tôi vẫn chưa theo kịp tốc độ giảng dạy ý tưởng của mình :) Tôi sẽ cố gắng hết sức để đẩy nhanh quá trình soạn bài giảng mới và cập nhật các bài giảng hiện có. Hãy thử làm điều đó trong Phần 2 của bài giảng. Giấc mơ của Daniel
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Bài giảng chất lượng cao với rất nhiều sự chuẩn bị. Tôi thích nó vì nó có nội dung mới lạ mà tôi không thể tìm thấy ở bất kỳ nơi nào khác. Nó được giải thích từng bước nên tôi có thể làm theo mà không gặp khó khăn gì.
sự va chạm! Cảm ơn Có vẻ như cuối cùng giảng viên cũng có được động lực để tiếp tục sáng tác bài giảng tiếp theo thông qua sự khuyến khích của sinh viên. Tôi nghĩ bạn cũng đã để lại nhận xét cho bài giảng trước của tôi. Cảm ơn bạn rất nhiều. Có vẻ như Impact đã là một người có tay nghề cao nên anh ấy có thể làm theo mà không gặp khó khăn gì. Trong khi chuẩn bị cho một bài giảng, nếu bạn cố gắng sắp xếp nó sát với thực tế thực tế nhất có thể, bạn thường gặp phải một tình huống khó xử chắc chắn sẽ làm tăng mức độ khó. Tuy nhiên, tôi nghĩ những người thích tác động có thể cần một bài giảng khó hơn. Mặc dù chúng tôi thừa nhận rằng các bài giảng rất khó nhưng chúng tôi đã nỗ lực rất nhiều để tạo ra chúng, vì vậy vui lòng đặt câu hỏi về bất kỳ phần nào bạn cảm thấy khó khăn trong suốt khóa học. Chiến đấu! Giấc mơ của Daniel
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Thật dễ hiểu vì bạn giải thích mọi việc một cách bình tĩnh.
Cảm ơn Nếu trong quá trình học có gặp khó khăn gì, vui lòng để lại câu hỏi bất cứ lúc nào trên bảng thông báo. Tôi khuyến khích bạn kiên trì.
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đây là một chủ đề khó nhưng sẽ rất hữu ích nếu bạn giải thích nó một cách bình tĩnh từ góc độ của người mới bắt đầu. Tôi định nghe đi nghe lại nó.
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá tốt của bạn.
Đánh giá 49
∙
Đánh giá trung bình 4.9
5
Tôi thích nó rất nhiều
Cảm ơn Tôi sẽ cố gắng hơn nữa để mang lại những bài giảng hay.
1.146.211 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Làm mới] Bootcamp Học máy Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Giải quyết bài toán Kaggle thực tế và tổng hợp) [Phân tích/Khoa học Dữ liệu Part2]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327464/cover/55c4db7b-7764-43cc-ac75-d9e8d08098f1/327464-eng.png?f=avif&w=420)
![[Làm mới] Bootcamp Cơ sở dữ liệu MongoDB và NoSQL (Big Data) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?f=avif&w=420)
