ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych

Podstawowe informacje:
Czas trwania: 09:01:46
Poziom: średnio zaawansowany
Autor: Adam Szpilewicz
Liczba lekcji: 68
Technologia: JupyterLab, yfinance, pandas, Seaborn, matplotlib, Python 3.12
Dla firm
Rozwiń umiejętności swoich pracowników dzięki kursom video
Dowiedz się więcej
  • Monitorowanie postępów pracowników. Przejrzyste raporty i imienne certyfikaty ukończenia kursów
  • Atrakcyjne rabaty dla zespołów. Im więcej pracowników liczy zespół, tym większy uzyskasz rabat
  • Doradztwo w wyborze tematyki szkoleń. Mamy setki kursów, dostosujemy program nauczania pod Twój zespół
Indywidualnie
188,30 zł 269,00 zł (-30%)
39,90 zł najniższa cena z 30 dni Dodaj do koszyka Za zakup otrzymasz 188 punktów
Korzyści:
  • Certyfikat ukończenia
  • Materiały dodatkowe do kursu
  • Test online
  • Dożywotni dostęp
  • Dostęp w aplikacji (także offline)
  • Napisy w języku polskim
Ten kurs należy do ścieżki Analityk danych z Pythonem
Czas trwania: 28 godz.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Ten kurs należy do ścieżki Analityk danych z Pythonem »

Czego się nauczysz?

  • Korzystania z bibliotek finansowych w Pythonie (numpy, pandas, quantlib)
  • Analizowania danych giełdowych i kursów walut
  • Tworzenia modeli predykcyjnych dla prognoz finansowych
  • Budowania portfela inwestycyjnego i analizowania jego ryzyka
  • Implementowania algorytmów tradingowych i backtestów
  • Pobierania danych z API giełdowych i finansowych
  • Wdrażania narzędzi do analizy i wizualizacji danych finansowych

Spis lekcji

1. Wstęp 00:02:57
1.1. Wstęp
00:02:57
2. Jupyter Lab 00:24:44
2.1. Wprowadzenie
00:04:29
2.2. Instalacja
00:08:32
2.3. Interfejs użytkownika
00:11:43
3. Biblioteka Pandas cz. 1 01:07:17
3.1. Wprowadzenie
00:04:33
3.2. Dane tabularyczne
00:04:52
3.3. Pliki .csv
00:05:54
3.4. Metody head() i tail()
00:04:36
3.5. Metody info() i describe()
00:06:50
3.6. Atrybuty i metody
00:11:22
3.7. Wybieranie kolumn
00:08:50
3.8. Iloc() - zakres danych
00:08:27
3.9. Iloc() - wiersze i kolumny
00:05:02
3.10. Loc()
00:06:51
4. Biblioteka Pandas cz. 2 00:47:57
4.1. Pandas series i metody w nich dostępne
00:08:43
4.2. Copy i copy.deepcopy
00:08:08
4.3. Sort_values() i sort_index()
00:05:12
4.4. Index
00:07:57
4.5. Filtrowanie
00:08:51
4.6. Filtrowanie OR i AND
00:04:53
4.7. Filtrowanie ISIN i BETWEEN
00:04:13
5. Biblioteka Pandas cz. 3 01:07:38
5.1. Usuwanie kolumn
00:09:53
5.2. Usuwanie wierszy
00:05:20
5.3. Operacje SUM, ADD, MUL
00:09:12
5.4. Groupby() - teoria
00:03:32
5.5. Groupby() - object
00:07:00
5.6. Groupby() - wiele kluczy grupowania
00:03:57
5.7. Groupby() - split-apply-combine
00:09:55
5.8. Groupby() - multiIndex
00:08:05
5.9. Groupby() - stack i unstack
00:10:44
6. Wizualizacja danych: matplotlib i seaborn 01:23:11
6.1. Wprowadzenie
00:08:43
6.2. Formatowanie wykresów
00:13:17
6.3. Histogram
00:10:58
6.4. Wykres punktowy
00:07:49
6.5. Seaborn - wprowadzenie
00:06:35
6.6. Wykresy kategoryczne
00:14:38
6.7. Wykresy jointplots i regresji
00:11:55
6.8. Wykresy - heatmaps
00:09:16
7. Szeregi czasowe 00:46:58
7.1. Konwersja i funkcja pd.to_datetime
00:10:51
7.2. Wizualizacja i metoda loc()
00:08:18
7.3. Funkcja date_range
00:10:20
7.4. Tworzenie indeksów
00:11:16
7.5. Datetimeindex i Periodindex
00:06:13
8. Praca z danymi finansowymi 00:47:53
8.1. Biblioteka yfinance
00:08:48
8.2. Normalizacja danych i metoda shift
00:09:11
8.3. Diff() i pct_change()
00:05:41
8.4. Ryzyko i stopa zwrotu
00:11:46
8.5. Dywersyfikacja portfela
00:06:09
8.6. Pliki excelowe
00:06:18
9. Strategie inwestycyjne 01:02:57
9.1. Momentum trading
00:09:50
9.2. Horyzont inwestycji a stopa zwrotu
00:15:12
9.3. Średnie stopy zwrotu
00:06:22
9.4. Analiza trójkąta zwrotów cz. 1
OGLĄDAJ » 00:11:51
9.5. Analiza trójkąta zwrotów cz. 2
00:04:26
9.6. Analiza trójkąta zwrotów cz. 3
00:03:50
9.7. Średnie ważone wykładniczo i korelacje kroczące
00:11:26
10. Portfele inwestycyjne 01:13:09
10.1. Wskaźnik Sharpe'a i dywersyfikacja ryzyka - teoria
00:07:52
10.2. Wskaźnik Sharpe'a i dywersyfikacja ryzyka - praktyka
00:18:50
10.3. Szukanie maksymalnego wskaźnika Sharpe'a
00:07:04
10.4. Linia rynku kapitałowego i twierdzenie o dwóch funduszach
00:09:45
10.5. Ryzyko systematyczne i niesystematyczne
00:04:40
10.6. Model CAPM - teoria
00:05:28
10.7. Model CAPM - praktyka
00:06:29
10.8. Model Markowitza - teoria
00:05:34
10.9. Model Markowitza - praktyka
00:07:27
11. Zaawansowane wizualizacje 00:15:56
11.1. Biblioteka cufflinks - teoria
00:04:06
11.2. Biblioteka cufflinks - praktyka
OGLĄDAJ » 00:11:50
12. Zakończenie 00:01:09
12.1. Zakończenie
00:01:09

Obierz kurs na... finanse z językiem Python

Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelowaniu finansowym i handlu algorytmicznym. Znajomość tego języka programowania jest w związku z tym coraz bardziej pożądana w branży finansowej – opanowawszy go, otworzysz sobie szeroko drzwi do kariery, które dotąd były dla Ciebie zamknięte.

Poza Pythonem, ucząc się z naszym kursem, poznasz inne chętnie stosowane przez finansistów narzędzia, takie jak Jupyter Lab, Pandas, Matplotlib, Seaborn i yfinance, które także są uważane za kluczowe w analizie finansowej. Jupyter Lab umożliwia efektywną pracę z kodem i analizę danych, Pandas jest niezbędny w obsłudze danych tabularycznych, a biblioteki do wizualizacji danych, takie jak Matplotlib i Seaborn, pozwalają na klarowne przedstawienie wyników analiz. Z kolei biblioteka yfinance umożliwia pobieranie danych rynkowych, co jest kluczowe dla analizy finansowej. Jak widzisz, informatyka i świat pieniędzy coraz mocniej się zazębiają – za moment bez podstawowej umiejętności kodowania trudno będzie funkcjonować w branży finansowej. Nie czekaj zatem, tylko poświęć nieco swojego cennego czasu na zaprzyjaźnienie się z Pythonem!

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia

Ucząc się z naszym kursem, między innymi:

  • Poznasz podstawowe i zaawansowane techniki programowania w Pythonie
  • Dowiesz się, jak efektywnie używać Jupyter Lab do analizy danych
  • Opanujesz zasady obsługi biblioteki Pandas w przetwarzaniu danych tabelarycznych
  • Przybliżysz sobie zaawansowane operacje na danych, w tym ich filtrowanie, grupowanie i manipulowanie nimi
  • Będziesz tworzyć i formatować profesjonalne wykresy przy użyciu Matplotlib i Seaborn
  • Przeprowadzisz analizę szeregów czasowych i poznasz ich zastosowanie w finansach
  • Pobierzesz i przeanalizujesz dane finansowe z użyciem biblioteki yfinance
  • Zrozumiesz, na czym polegają analiza rynkowa i strategie inwestycyjne, i nauczysz się je stosować
  • Zbudujesz portfele inwestycyjne i będziesz nimi zarządzać, także z wykorzystaniem modeli finansowych, takich jak CAPM
  • Stworzysz zaawansowane wizualizacje danych, w tym interaktywnych wykresów finansowych

Szkolenie Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych pozwoli Ci opanować umiejętności na poziomie średnio zaawansowanym. Uzyskasz solidne podstawy Pythona i zrozumiesz, jak szerokie zastosowanie może on mieć w finansach. Będziesz w stanie samodzielnie analizować dane finansowe i tworzyć zaawansowane wizualizacje. By przystąpić do kursu, nie trzeba posiadać głębokiej wiedzy o programowaniu, jednak podstawowa znajomość zasad pisania kodu może się okazać bardzo pomocna.

Jako Twój instruktor, chcę się z Tobą podzielić moją pasją do łączenia świata finansów z możliwościami, jakie daje programowanie w Pythonie. Pamiętaj, że każda podróż zaczyna się od pierwszego kroku, a ten kurs jest właśnie takim krokiem ku przekształceniu Twoich umiejętności analitycznych i technicznych. Razem odkryjemy, jak technologia otwiera drzwi do zrozumienia i wykorzystania finansów na nowo. Niezależnie od tego, czy jesteś początkujący, czy masz już doświadczenie, ten kurs zapewni Ci narzędzia i wiedzę, które umożliwią osiągnięcie kolejnych celów w Twojej karierze zawodowej i osobistym rozwoju. 

Adam Szpilewicz

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Adam Szpilewicz – od ponad dziesięciu lat zajmuje się pracą z danymi. Obecnie specjalizuje się w dziedzinie software engineering z wykorzystaniem języków programowania Golang i Python. Posiada doświadczenie w monitoringu aplikacji i systemów, które zdobył podczas pracy dla firmy typu SaaS (ang. software as a service), gdzie Prometheus należał do głównych narzędzi używanych w tym celu. W przeszłości pracował w sektorze bankowym i consultingu zajmując się modelowaniem statystycznym z wykorzystaniem Pythona i R. Prywatnie pasjonuje się nowoczesnymi technologiami oraz jest zwolennikiem oprogramowania typu open source i entuzjastą pływania.

Adam Szpilewicz - pozostałe kursy

Oceny i opinie klientów: Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Adam Szpilewicz (2)

Informacja o opiniach
Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniającej do uzyskania rabatu w ramach Programu Kadr.
6.0
  • 6 (2)
  • 5 (0)
  • 4 (0)
  • 3 (0)
  • 2 (0)
  • 1 (0)
  • Ciekawy kurs, polecam każdemu zainteresowanemu Pythonem i finansami.

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2024-06-29 Ocena: 6   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Super kurs niezwykle pomocny dla analizy finansowej, wykorzystanie narzędzi takich jak biblioteka Pandas, Cufflinks. Analiza, ocena portfela, strategia, wskaźniki itp. jednym słowem "petarda"

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2024-03-24 Ocena: 6   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
więcej opinii »

Szczegóły kursu

Dane producenta » Dane producenta:

Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Format: Online
Data aktualizacji: 2024-01-16
ISBN: 978-83-289-1224-3, 9788328912243
Numer z katalogu: 222756

Videopoint - inne kursy

Kurs video
188,30 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności