Przejdź do głównej treści

Kurs

Financial Trading w Pythonie

Średniozaawansowany4 godz.

Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!

Python4 godz.{count, plural, one {# film} few {# filmy} many {# filmów} other {# filmów}}{count, plural, one {# ćwiczenie} few {# ćwiczenia} many {# ćwiczeń} other {# ćwiczenia}}4,000 XP21,112Oświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z Google
lub
Kontynuując, akceptujesz nasz Warunki użytkowania, nasz Polityka prywatności i że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez uczących się w tysiącach firm

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

Program kursu

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.
Rozpocznij rozdział
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.
Rozpocznij rozdział
3

Strategie tradingowe

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.
Rozpocznij rozdział

Financial Trading w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź Certyfikat Ukończenia

Zapisz się

Rozwijaj swoje umiejętności danych z DataCamp for Mobile

Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.

Financial Trading w Pythonie | DataCamp