Сливы курсов

Большая база курсов по честной ценe

Регистрация

[Udemy] Импорт финансовых данных с помощью Python из бесплатных веб-источников (2023)

Moderator

Administrator
Команда форума
Регистрация
24.09.2021
Сообщения
38 089
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
Требования
  • 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)
Описание
(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...
… И сэкономьте тысячи долларов!

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.
внимание, на английском языке
 

Партнеры

Верх Низ