āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļŸāļĢāļĩ

āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python

āļ‚āļąāđ‰āļ™āļāļĨāļēāļ‡4 āļŠāļĄ.

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļ™āļģāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļšāļšāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ Python āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļĄāļąāļ™!

Python4 āļŠāļĄ.āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?

āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ â†’

āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļŠāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļ—āļģāđ„āļĄāļœāļđāđ‰āļ„āļ™āļ–āļķāļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāļšāđ‰āļēāļ‡ āđāļĨāļ°āļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰ Python āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē Technical Analysis āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ” āđāļĨāļ°āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļļāđ‰āļ™ āļŸāļ­āđ€āļĢāđ‡āļāļ‹āđŒ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ—āđ€āļ„āļ­āļĢāđŒāđ€āļĢāļ™āļ‹āļĩ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļšāļšāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡āđƒāļ™ Python āļ—āļģāļāļēāļĢ Backtest āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

1

āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”

āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ āļ—āļģāđ„āļĄāļœāļđāđ‰āļ„āļ™āļ–āļķāļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” āđāļĨāļ° Technical Trading āđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļ Value Investing āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļ•āļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđāļĨāļ°āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ§āļīāļ˜āļĩāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ° Backtest āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āđƒāļ™ Python
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
2

Technical Indicators

āļĄāļēāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļšāđ‚āļĨāļāļ‚āļ­āļ‡ Technical Indicators āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļŦāļĨāļąāļ 3 āļāļĨāļļāđˆāļĄ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ Moving Averages, ADX, RSI āđāļĨāļ° Bollinger Bands āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ„āļģāļ™āļ§āļ“ āļ§āļēāļ”āļāļĢāļēāļŸ āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđƒāļ™ Python āđ„āļ”āđ‰
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
3

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”

āļ–āļķāļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļąāļāļāļēāļ“āđāļĨāļ°āļ™āļģāļĄāļēāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļĨāđ‰āļ§ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļŦāļĨāļąāļ 2 āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ— āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ Trend Following āđāļĨāļ° Mean Reversion āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŦāļļāđ‰āļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļķāļāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ° Backtest āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ Strategy Optimization āđāļĨāļ° Benchmarking
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
4

āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĄāļĩāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļžāļēāđ„āļ›āļ”āļđāļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļœāļĨāļāļēāļĢ Backtest āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ āđ€āļŠāđˆāļ™ Returns, Drawdowns, Calmar Ratio, Sharpe Ratio āđāļĨāļ° Sortino Ratio āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™āļˆāļ°āļ™āļģāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļąāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ”āļķāļ‡āļ„āđˆāļē Ratio āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļˆāļēāļāļœāļĨāļāļēāļĢ Backtest āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļšāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđāļĨāđ‰āļ§
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—

āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļˆāļšāđāļĨāđ‰āļ§

āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™