[Udemy] Александр Хагманн - Импорт финансовых данных с помощью Python из бесплатных веб-источников (2023)

Вы узнаете это

Импорт бесплатных/недорогих финансовых данных из Интернета с помощью Python
Установка необходимых библиотек и пакетов
Работа с мощными API и пакетами-оболочками Python.
Загрузка исторических цен и фундаментальных показателей для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF.
Загрузка исторических цен на валюты (FOREX), криптовалюты, облигации и т. д. более
Сохранение/хранение данных локально
Ускоренный курс программирования на Pandas
Требования

Некоторые основы Python
Настольный компьютер (Windows, Mac или Linux), на котором можно хранить и запускать Anaconda. Курс поможет вам установить необходимое бесплатное программное обеспечение.
Подключение к Интернету, позволяющее транслировать видео и загружать данные.
В идеале первый опыт работы с библиотекой Pandas (не обязательно, в курс включен ускоренный курс Pandas)
Описание
(Последнее обновление курса и полный обзор кода в апреле 2023 г.!)

Что может быть самым важным и самым дорогим часть при работе с финансовыми данными?

Кодирование Pandas? Создаете продвинутые алгоритмы для анализа и оптимизации портфелей? Создаете решения для алгоритмической торговли и роботизированного консультирования? Может быть! Но очень часто это… получение Данных!

Финансовых данных недостаточно, и поставщики данных премиум-класса обычно взимают 20 000 долларов США в год. и более!

Однако в 95 % всех случаев, когда финансовым специалистам или исследователям требуются финансовые данные, их действительно можно получить из бесплатных или недорогих веб-источников.< a i=2> Некоторые из них предоставляют мощные API и пакеты-оболочки Python, что делает работу простой и удобной a> для импорта данных с помощью Python и в него.

+++ Этот курс покажет вам, как получать огромные объемы финансовых данных из Интернета, а также предоставит загружаемые шаблоны кодирования Python (Jupyter Notebooks) для вашего удобства! +++

В этом курсе рассматриваются четыре различных источника данных и подробно объясняется, как установить необходимые библиотеки, а также как загружать и импортировать данные с помощью нескольких строк кода Python. У вас будет доступ к

60+ бирж по всему миру

более 120 000 символов/инструментов

Историческая цена и Данные об объеме для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF а>

Иностранная валюта (FOREX): 150+ физических валют / валютных пар

500+ цифровых / криптовалют

Основные показатели, Рейтинги, Исторические цены икорпоративным облигациям по Доходность

Сырьевые товары (сырая нефть, золото, серебро и т. д.)

Опционы на акции на 4500 акций США

Основы, показатели и коэффициенты для тысяч акций, индексов, взаимных фондов и ETF

Баланс листов

Отчет о прибылях и убыткахs (P&L)

Отчеты о движении денежных средств

50+ Технические индикаторы (например, SMA, полосы Боллинджера)

В реальном времени и исторические данные (до 1960-х годов)

Высокочастотная потоковая передача данных в реальном времени

Дробление акций и дивиденды и как они отражаются на ценах акций

Узнайте, как цены на акции корректируются с учетом дробления акций и дивидендов...

… и используйте данные, скорректированные соответствующим образом для своих задач! (избегайте ловушек!)

Создайте свои собственные финансовые базы данных...
… И сэкономьте тысячи долларов!

Чего же ты ждешь? Как всегда, я предоставляю 30-дневную гарантию возврата денег. Таким образом, вы ничем не рискуете!

Ждём вас на курсе!

Кому подойдет этот курс:

Инвестиции и усилители; Финансовые специалисты (и их компании) тратят тысячи долларов США в год. по финансовым данным.
(Финансы) Студенты и исследователи, которым необходимо работать с большими наборами финансовых данных с небольшими бюджетами.
Все время от времени работают с финансовыми данными.
Внимание, на английском языке