- Регистрация
 - 27 Авг 2018
 
- Сообщения
 - 47,045
 
- Реакции
 - 947,817
 
- Тема Автор Вы автор данного материала? |
 - #1
 
		
		
		
			Голосов: 0
		
	
			
				
					
	ОПИСАНИЕ:
Вы узнаете это
- Импорт бесплатных/недорогих финансовых данных из Интернета с помощью Python
 - Установка необходимых библиотек и пакетов
 - Работа с мощными API и пакетами-оболочками Python.
 - Загрузка исторических цен и фундаментальных показателей для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF.
 - Загрузка исторических цен на валюты (FOREX), криптовалюты, облигации и т. д. более
 - Сохранение/хранение данных локально
 - Ускоренный курс программирования на Pandas
 
- Некоторые основы Python
 - Настольный компьютер (Windows, Mac или Linux), на котором можно хранить и запускать Anaconda. Курс поможет вам установить необходимое бесплатное программное обеспечение.
 - Подключение к Интернету, позволяющее транслировать видео и загружать данные.
 - В идеале первый опыт работы с библиотекой Pandas (не обязательно, в курс включен ускоренный курс Pandas)
 
(Последнее обновление курса и полный обзор кода в апреле 2023 г.!)
Что может быть самым важным и самым дорогим часть при работе с финансовыми данными?
Кодирование Pandas? Создаете продвинутые алгоритмы для анализа и оптимизации портфелей? Создаете решения для алгоритмической торговли и роботизированного консультирования? Может быть! Но очень часто это… получение Данных!
Финансовых данных недостаточно, и поставщики данных премиум-класса обычно взимают 20 000 долларов США в год. и более!
Однако в 95 % всех случаев, когда финансовым специалистам или исследователям требуются финансовые данные, их действительно можно получить из бесплатных или недорогих веб-источников.< a i=2> Некоторые из них предоставляют мощные API и пакеты-оболочки Python, что делает работу простой и удобной a> для импорта данных с помощью Python и в него.
+++ Этот курс покажет вам, как получать огромные объемы финансовых данных из Интернета, а также предоставит загружаемые шаблоны кодирования Python (Jupyter Notebooks) для вашего удобства! +++
В этом курсе рассматриваются четыре различных источника данных и подробно объясняется, как установить необходимые библиотеки, а также как загружать и импортировать данные с помощью нескольких строк кода Python. У вас будет доступ к
- 60+ бирж по всему миру
 - более 120 000 символов/инструментов
 - Историческая цена и Данные об объеме для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF а>
 - Иностранная валюта (FOREX): 150+ физических валют / валютных пар
 - 500+ цифровых / криптовалют
 - Основные показатели, Рейтинги, Исторические цены икорпоративным облигациям по Доходность
 - Сырьевые товары (сырая нефть, золото, серебро и т. д.)
 - Опционы на акции на 4500 акций США
 - Основы, показатели и коэффициенты для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF
 - Баланс листов
 - Отчет о прибылях и убыткахs (P&L)
 - Отчеты о движении денежных средств
 - 50+ Технические индикаторы (например, SMA, полосы Боллинджера)
 - В реальном времени и исторические данные (до 1960-х годов)
 - Высокочастотная потоковая передача данных в реальном времени
 - Дробление акций и дивиденды и как они отражаются на ценах акций
 - Узнайте, как цены на акции корректируются с учетом дробления акций и дивидендов...
 - … и используйте данные, скорректированные соответствующим образом для своих задач! (избегайте ловушек!)
 - Создайте свои собственные финансовые базы данных...
 
Чего же ты ждешь? Как всегда, я предоставляю 30-дневную гарантию возврата денег. Таким образом, вы ничем не рискуете!
Ждём вас на курсе!
Кому подойдет этот курс:
- Инвестиции и усилители; Финансовые специалисты (и их компании) тратят тысячи долларов США в год. по финансовым данным.
 - (Финансы) Студенты и исследователи, которым необходимо работать с большими наборами финансовых данных с небольшими бюджетами.
 - Все время от времени работают с финансовыми данными.
 
ПРОДАЖНИК:
СКАЧАТЬ: