Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

Financial Trading w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 12.2021
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Zacznij kurs za darmo
PythonApplied Finance
4 godz.
15 filmów
50 Ćwiczeń
4,000 XP
20,729
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

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

Intermediate Python for Finance
1

Trading Basics

What is financial trading, why do people trade, and what’s the difference between technical trading and value investing? This chapter answers all these questions and more. You’ll also learn useful tools to explore trading data, generate plots, and how to implement and backtest a simple trading strategy in Python.
Zacznij rozdział
2

Technical Indicators

Let's dive into the world of technical indicators—a useful tool for constructing trading signals and building strategies. You’ll get familiar with the three main indicator groups, including moving averages, ADX, RSI, and Bollinger Bands. By the end of this chapter, you’ll be able to calculate, plot, and understand the implications of indicators in Python.
Zacznij rozdział
3

Trading Strategies

You’re now ready to construct signals and use them to build trading strategies. You’ll get to know the two main styles of trading strategies: trend following and mean reversion. Working with real-life stock data, you’ll gain hands-on experience in implementing and backtesting these strategies and become more familiar with the concepts of strategy optimization and benchmarking.
Zacznij rozdział
4

Performance Evaluation

How is your trading strategy performing? Now it’s time to take a look at the detailed statistics of the strategy backtest result. You’ll gain knowledge of useful performance metrics, such as returns, drawdowns, Calmar ratio, Sharpe ratio, and Sortino ratio. You’ll then tie it all together by learning how to obtain these ratios from the backtest results and evaluate the strategy performance on a risk-adjusted basis.
Zacznij rozdział
Financial Trading w Pythonie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Financial Trading w Pythonie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.