Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Fascynują cię rynki finansowe i interesuje cię trading? Ten kurs pomoże ci zrozumieć, dlaczego ludzie handlują, jakie istnieją style tradingu i jak używać Pythona do implementacji oraz testowania strategii tradingowych. Zacznij swoją przygodę z tradingiem od wprowadzenia do analizy technicznej, wskaźników i sygnałów. Nauczysz się budować strategie tradingowe, pracując z rzeczywistymi danymi finansowymi – akcjami, walutami i kryptowalutami. Po ukończeniu kursu będziesz potrafić implementować własne strategie tradingowe w Pythonie, przeprowadzać ich backtesting i oceniać ich wyniki.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Podstawy tradingu
Czym jest trading finansowy, dlaczego ludzie handlują i czym różni się trading techniczny od inwestowania w wartość? Ten rozdział odpowiada na te i inne pytania. Poznasz przydatne narzędzia do eksploracji danych tradingowych, tworzenia wykresów oraz implementacji i backtestingu prostej strategii tradingowej w Pythonie.
- Czym jest trading finansowy50 XP
- Koncepcja tradingu50 XP
- Narysuj wykres liniowy szeregu czasowego100 XP
- Wykres świecowy100 XP
- Poznaj swoje dane transakcyjne50 XP
- Próbkowanie danych100 XP
- Histogram zwrotów100 XP
- Oblicz i wykreśl SMA100 XP
- Handel finansowy z bt50 XP
- Proces bt100 XP
- Zdefiniuj i przetestuj prostą strategię100 XP
2
Wskaźniki techniczne
Zanurz się w świat wskaźników technicznych – przydatnego narzędzia do tworzenia sygnałów tradingowych i budowania strategii. Zapoznasz się z trzema głównymi grupami wskaźników, w tym ze średnimi kroczącymi, ADX, RSI i wstęgami Bollingera. Pod koniec tego rozdziału będziesz potrafić obliczać, wyświetlać i interpretować wskaźniki w Pythonie.
3
Strategie tradingowe
Masz już podstawy, by tworzyć sygnały i budować na ich podstawie strategie tradingowe. Poznasz dwa główne style strategii: podążanie za trendem i powrót do średniej. Pracując z rzeczywistymi danymi giełdowymi, zdobędziesz praktyczne doświadczenie w implementacji i backtestingu tych strategii oraz lepiej poznasz zagadnienia optymalizacji i benchmarkingu strategii.
4
Ocena wyników
Jak radzi sobie twoja strategia tradingowa? Czas przyjrzeć się szczegółowym statystykom wyników backtestingu. Poznasz przydatne wskaźniki efektywności, takie jak stopy zwrotu, obsunięcia kapitału, współczynnik Calmara, współczynnik Sharpe'a i współczynnik Sortino. Na koniec połączysz całą tę wiedzę, ucząc się, jak pozyskiwać te współczynniki z wyników backtestingu i oceniać wyniki strategii na podstawie zwrotu skorygowanego o ryzyko.
Financial Trading w Pythonie
Kurs
ukończony
