Автор: Manuel Amunategui
Название: Фундаментальный анализ рынка с помощью Python (2021)
Описание:
Чему вы научитесь
В этом курсе рассматриваются важнейшие фундаментальные индикаторы, которые помогают ориентироваться на финансовых рынках и отвечать на ваши собственные вопросы, не полагаясь на мнение других. Научитесь ориентироваться в хаотическом мире финансовых рынков.
Независимо от того, являетесь ли вы трейдером, финансовым аналитиком, специалистом по обработке данных или просто любопытным человеком, который хочет быть в курсе, этот курс для вас. Я покажу вам, где получить бесплатные и надежные данные, как анализировать и строить эти данные с помощью записных книжек Python и Jupyter (я надеюсь, вы немного разбираетесь в питоне).
Начнем с S&P 500, моего любимого индекса и мирового экономического барометра. Этот мощный и показательный индекс составляет около 80% всей стоимости фондового рынка в Соединенных Штатах, а 30% его доходов поступает из-за пределов США. Если у вас есть время только на один фундаментальный индикатор - это тот! Мы продолжим изучать VIX, кривую доходности, индекс цен на жилье Case-Shiller, CPI, PMI, BCI и многое другое.
Вот образцы лекций (все лекции с кодом идут со ссылкой для загрузки записной книжки Jupyter).
Скачать материал:
Название: Фундаментальный анализ рынка с помощью Python (2021)
Описание:
Чему вы научитесь
- Узнайте, как анализировать фондовый рынок, и ответьте на свои вопросы
- Найдите подходящие источники данных, которые помогут вам ответить на фундаментальные вопросы рынка
- Знайте, где найти надежные и бесплатные наборы данных, чтобы ответить на ваши рыночные вопросы
- Используйте записные книжки Python и Jupyter для подготовки, изучения и построения диаграмм.
- Вам потребуются базовые знания Python, блокнотов Jupyter, немного Pandas и Numpys.
- Заинтересованность в ответах на ваши собственные вопросы фундаментального анализа рынка
В этом курсе рассматриваются важнейшие фундаментальные индикаторы, которые помогают ориентироваться на финансовых рынках и отвечать на ваши собственные вопросы, не полагаясь на мнение других. Научитесь ориентироваться в хаотическом мире финансовых рынков.
Независимо от того, являетесь ли вы трейдером, финансовым аналитиком, специалистом по обработке данных или просто любопытным человеком, который хочет быть в курсе, этот курс для вас. Я покажу вам, где получить бесплатные и надежные данные, как анализировать и строить эти данные с помощью записных книжек Python и Jupyter (я надеюсь, вы немного разбираетесь в питоне).
Начнем с S&P 500, моего любимого индекса и мирового экономического барометра. Этот мощный и показательный индекс составляет около 80% всей стоимости фондового рынка в Соединенных Штатах, а 30% его доходов поступает из-за пределов США. Если у вас есть время только на один фундаментальный индикатор - это тот! Мы продолжим изучать VIX, кривую доходности, индекс цен на жилье Case-Shiller, CPI, PMI, BCI и многое другое.
Вот образцы лекций (все лекции с кодом идут со ссылкой для загрузки записной книжки Jupyter).
- S&P 500 - мировой экономический барометр
- VIX - Индекс страха
- Рыночные движения
- Индекс потребительских цен (ИПЦ) и инфляция
- Недвижимость - индекс Кейса-Шиллера, CPPI, VNQ
- Безработица и трудовой резерв
- Банкротства
- Развязка масла и золота
- Биткойн
- Кривая доходности / перевернутой доходности
- Дивиденды, дивидендная доходность
- Индекс делового доверия (BCI
- Индекс менеджеров по закупкам (PMI)
- Розничные номера
- Пользовательские индексы
- Bogleheads Investments
- COT - Обязательства трейдеров
- График свечей
- Раскраска фона
- RSI - Индекс относительной силы
- MACD - схождение / расхождение скользящих средних
- OBV - Технический индикатор балансового объема
- ROC - Скорость изменения
- ...
- Это для людей, которые хотят ответить на свои вопросы о фондовом рынке, экономике, недвижимости и т. Д.
- Тем, кому нравится гибкость и мощь Python, чтобы исследовать и отвечать на вопросы, куда бы нас ни привело воображение.
Подробнее:
Скачать материал:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование:
