강의

멘토링

로드맵

BEST
Data Science

/

Data Analysis

Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng - Phần 1

Hãy dùng Python để tạo chỉ số riêng và phát triển công cụ phân tích chứng khoán thuận tiện!

(4.7) 29 đánh giá

4,132 học viên

  • inflearn
스킬 업
dataset
Chart Analysis
Python
Functional Programming
Quant

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phân tích định lượng dữ liệu tài chính

  • Trực quan hóa dữ liệu tài chính

  • Lập trình hàm Python

  • Phân tích dữ liệu tài chính với Python

Trong nháy mắt với lập trình Python,
Tạo công cụ phân tích dữ liệu của riêng bạn!

phân tích chứng khoán ,
Nghe có vẻ như một giấc mơ xa vời phải không? 📊

Cổ phiếu là thứ mà rất nhiều người đang làm hiện nay!
Bạn đã kiểm tra xem giá cổ phiếu bạn mua đã giảm bao nhiêu trong quá khứ chưa?
Các chỉ báo phân tích kỹ thuật mà mọi người sử dụng nhiều nhất được tạo ra như thế nào?

Ngày nay, sự quan tâm đến đầu tư định lượng dựa trên dữ liệu đang ngày càng tăng cao.
Họ nói rằng ngôn ngữ lập trình Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Sau đó tôi cũng tự hỏi liệu Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính không .

Phân tích dữ liệu tài chính, vốn từng được coi là giấc mơ xa vời, giờ đây có thể được thực hiện trực tiếp bằng Python và Excel.
Sau khi tạo các chỉ số kỹ thuật trực tiếp trong Excel và Python và xác định các lĩnh vực cần cải thiện,
Bạn nghĩ sao về việc tự tạo chỉ báo và sử dụng nó trong giao dịch?
Liệu có thể đầu tư mang tính chiến lược hơn không?

Tạo một hàm có thể phân tích cổ phiếu trong nước, ETF và dữ liệu tài chính khác cùng lúc bằng Python!
Khóa học này sẽ giúp bạn triển khai ý tưởng của mình trực tiếp bằng Python.


Chỉ trong bài giảng này
Những điểm chính

Trực tiếp với Python
Thực hiện ý tưởng của riêng bạn

Các đặc điểm của dữ liệu
Sức mạnh để hiểu và phân tích

Của riêng tôi
Tạo số liệu phân tích

Lập trình chức năng và
Làm thế nào để trở thành bạn bè


Bạn cũng vậy, trực tiếp
Bạn có thể làm được ✅

Samsung Electronics (ví dụ về cổ phiếu riêng lẻ)
Wemade (ví dụ về từng loại cổ phiếu)
KODEX KOSPI (ví dụ về ETF)
Bitcoin (BTC/KRW)

Các tính năng chính của khóa học này 📌

Mục đích của bài giảng này không phải là chia sẻ kết quả của dự án. Kết quả của dự án là ví dụ của riêng tôi, và mục đích của bài giảng là giúp sinh viên hiểu kết quả để họ có thể tự tạo ra kết quả của riêng mình.
Phát triển khả năng thiết kế dự án theo ý tưởng của riêng bạn và triển khai chúng thông qua lập trình!

  • ✅ Chúng tôi giải thích các khái niệm cần thiết để tạo ra kết quả của dự án, được chia thành nhiều phần.
  • ✅ Trước khi triển khai một dự án bằng Python, chúng tôi sẽ giải thích những gì bạn đang tạo ra thông qua Excel và bảng trắng, cũng như những gì bạn cần để thêm cá tính riêng của mình.
  • ✅ Đối với những ai muốn thực hiện phân tích định lượng nâng cao bằng Python trong tương lai, chúng tôi sẽ tạo sự tự tin bằng cách cung cấp các kết quả cơ bản nhưng thiết thực.

Nội dung học tập
Hãy xem thử nhé 📚

#1.
Chuỗi thời gian tài chính
Nhập dữ liệu và
Tạo một hàm

Chúng ta sẽ tải dữ liệu tài chính bằng module Python FinanceDataReader. Thay vì chỉ sử dụng module để tải dữ liệu, chúng ta sẽ tạo một hàm cho phép bạn dễ dàng tải dữ liệu bằng cách chỉ cần nhập tên cổ phiếu mong muốn. Chúng ta cũng sẽ viết mã để đảm bảo kết quả được hiển thị ngay lập tức.

#2.
MACD và
Tạo một hàm

Chúng ta đừng chỉ nhìn vào định nghĩa từ điển của MACD và viết mã! Trước khi triển khai MACD, hãy cùng xem xét khái niệm "trung bình" thường được sử dụng. Liệu nên sử dụng trung bình đơn giản hay trung bình động khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian? Tại sao nên sử dụng trung bình động hàm mũ? Và các biến trong mỗi trung bình động có tác động như thế nào đến phân tích thực tế? Đây là chủ đề quan trọng nhất trong Phần 2.

#3.
DrawDown và
Tạo một hàm

Tỷ suất lợi nhuận được sử dụng phổ biến nhất trong dữ liệu tài chính là gì? Bạn có biết sự khác biệt giữa lãi suất đơn và lãi suất kép không? Ngay cả sau khi đầu tư thời gian và công sức để tạo ra các mô hình tài chính phức tạp, vẫn có nhiều sai sót do ước tính sai tỷ suất lợi nhuận. Hãy cùng khám phá cách tính toán và nhận biết tỷ suất lợi nhuận bằng cách tạo DrawDown.

#4.
Tạo RSI và các hàm

Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI) là một chỉ báo được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, kết quả của nó khác nhau tùy thuộc vào cách tạo ra nó. Liệu mức trung bình được sử dụng để tạo ra RSI nên là trung bình động hay trung bình động hàm mũ? Không có câu trả lời đúng, nhưng đó là vấn đề đầu vào của người dùng. Thay vì chỉ sử dụng mã do người khác viết, một góc nhìn cho phép bạn điều chỉnh mã của mình theo nhu cầu của người dùng là rất quan trọng.

#5.
Tạo một chức năng tích hợp

Chúng ta sẽ viết một hàm lấy kết quả của các hàm đã tạo ở Mục 1-4 và tính toán kết quả của dự án. Sau đó, chúng ta sẽ viết một hàm tích hợp cho phép xem kết quả ngay lập tức chỉ bằng cách thực thi hàm. Bằng cách viết hàm tích hợp này, chúng ta sẽ khám phá những ưu điểm của lập trình hàm.


Đã tạo một bài giảng
Lời chia sẻ từ một người chia sẻ kiến thức 🎤

Xin chào! Đây là ownCode.

Tôi thiết kế khóa học này với hy vọng chia sẻ kiến thức tôi áp dụng trong công việc và quản lý tài chính. Phân tích dữ liệu có vẻ xa lạ và xa lạ, nhưng tôi muốn cho bạn thấy rằng không phải vậy.

Không có câu trả lời đúng trong phân tích dữ liệu, và ngay cả khi kết quả giống hệt nhau, mỗi cá nhân vẫn có thể đưa ra những kết luận khác nhau. Tôi hy vọng kiến thức và kinh nghiệm của tôi có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.


Những câu hỏi bạn tò mò
Hãy kiểm tra trước nhé! 💬

H. Tôi cần bao nhiêu kiến thức về Python?

Để thuận tiện cho bài giảng này, bạn cần có hiểu biết cơ bản về cú pháp Python. Kinh nghiệm với danh sách, từ điển, câu lệnh if, vòng lặp for và hàm là đủ!

H. Điều gì làm cho khóa học này khác biệt so với các khóa học khác?

Khóa học này không tập trung vào việc giải thích các định nghĩa trong từ điển và triển khai mã. Nó tập trung vào việc giải thích các khái niệm được sử dụng để tạo chỉ báo và giúp bạn tạo ra chỉ báo của riêng mình, thay vì chỉ sao chép mã hiện có.

H. Tôi có cần biết về Pandas không?

Dành cho những ai chưa quen với Pandas, tôi đã tạo một khóa học riêng về chủ đề này. Pandas là một thư viện thiết yếu cho phân tích dữ liệu bằng Python. Khóa học này yêu cầu người học có trình độ thành thạo Pandas nhất định.

Đối với những ai chưa quen hoặc chưa biết cách sử dụng thư viện Pandas, tôi đã tạo một bài giảng về Pandas. Vui lòng tham khảo bài giảng đó trước khi tham gia bài giảng này.

Sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu tài chính
Phân tích dữ liệu thông minh hơn với Pandas!

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người đã học Python nhưng không biết phải làm gì

  • Người muốn phân tích dữ liệu tài chính bằng Python

  • Người rất quan tâm đến phân tích định lượng dữ liệu tài chính

  • Người muốn ứng dụng Python vào tài chính cá nhân

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

  • Pandas

  • Excel

Xin chào
Đây là

704,053

Học viên

6,129

Đánh giá

118

Trả lời

4.7

Xếp hạng

132

Các khóa học

배움의 기회는 경제적, 물리적 한계에서 자유로워야 한다고 생각합니다.
우리는 성장기회의 평등을 추구합니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

55 bài giảng ∙ (8giờ 47phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

29 đánh giá

4.7

29 đánh giá

  • 법경님의 프로필 이미지
    법경

    Đánh giá 49

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    100% đã tham gia

    좋은 강의 감사드려요

    • Suit & Coffee
      Giảng viên

      강의 완강해주셔서 정말 감사합니다. 앞으로 더욱 좋은 강의를 제공할 수 있도록 노력하겠습니다. 감사합니다!

  • 이관규님의 프로필 이미지
    이관규

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    60% đã tham gia

    • syilchoi님의 프로필 이미지
      syilchoi

      Đánh giá 5

      Đánh giá trung bình 4.8

      5

      100% đã tham gia

      • jonguk.yoo님의 프로필 이미지
        jonguk.yoo

        Đánh giá 3

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        31% đã tham gia

        • micro0011님의 프로필 이미지
          micro0011

          Đánh giá 5

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          31% đã tham gia

          1.611.534 ₫

          Khóa học khác của inflearn

          Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

          Khóa học tương tự

          Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!