Khóa học: Python phân tích dữ liệu & tạo bot chứng khoán mới nhất

khoa-hoc-python-phan-tich-du-lieu-tao-bot-chung-khoan-moi-nhat-reviewsantot

Bạn sẽ học được gì từ khóa học này

– Hình thành tư duy thiết kế chương trình phân tích/giao dịch chứng khoán với Python, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế

– Bạn được chia sẻ các mẫu chương trình Python, giúp bạn bắt đầu hành trình học tập ít trở ngại nhất.

– Bạn cũng sẽ được hướng dẫn sử dụng các công cụ AI sẵn có trên thị trường để có thể lập trình nhanh chóng, hiệu quả.

– Bắt nhịp xu hướng giao dịch thuật toán dần phổ biến hơn khi áp dụng KRX cho thị trường chứng khoán Việt Nam

– Biết sử Dụng Python Từ A đến Z trong đầu tư chứng khoán

Những ai nên tham gia khóa học này

– Môi giới chứng khoán: muốn đón đầu xu thế 0đ phí giao dịch.
– Nhà đầu tư cá nhân: đón đầu xu thế T0, 0đ phí giao dịch và hiện thực hóa chiến lược đầu tư đã kiểm chứng.

– Người làm việc trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bảo hiểm.

– Nghiên cứu viên tại trường đại học, viện nghiên cứu.

– Lập trình viên đã quen thuộc với ngôn ngữ lập trình khác ngoài Python. Các anh/bạn này có thể tự học Python nhưng chọn có người đồng hành để nhanh chóng nắm bắt kiến thức dễ dàng hơn.

– Người đã học Python nhưng không hiệu quả dù là tự học hay theo học tại trung tâm.

Nội dung khóa học

Nội dung khóa học được chia thành 6 phần chính (module) với nội dung chi tiết từng module được mô tả dưới đây. Nội dung lý thuyết của chương trình sẽ được kết hợp với các bài học thực hành và hướng dẫn thực tế bám sát các bước triển khai phân tích & giao dịch thực tế.

Chương 1: Tổng quát

Bài 1: Giới thiệu tổng quan

– Làm quen

– Lộ trình khoá học

– Giới thiệu phương pháp tư duy & học tập

Bài 2: Thiết lập môi trường

– Sử dụng Terminal

– Cài đặt thư viện python với pip

– Làm quen cú pháp ghi chú Markdown

– Viết code với Google Colab / Visual Studio Code

– Quản lý phiên bản: Git, Github

Bài 3: Python căn bản

– Cú pháp Python

– Python căn bản

  • Dòng lệnh
  • Khối lệnh
  • Tập lệnh Python

– Gọi thư viện python

– App Python (CLI/GUI)

– Biến, tham số, đối số

– Kiểu dữ liệu & các phép tính

– Câu điều kiện

  • Vòng lặp – tự động hóa thao tác
  • Thiết lập hàm

Chương 2: Thu thập dữ liệu chứng khoán

Bài 1: Đọc dữ liệu

– Đọc/ghi dữ liệu văn bản: txt, csv

– Đọc/ghi bảng tính: Excel, Google Sheets

– Streaming dữ liệu: API requests, StringIO

– Đọc dữ liệu web dạng HTML/XML

– Đọc/ghi dữ liệu Database

Bài 2: Mô tả & khám phá dữ liệu

– Mô tả dữ liệu với Pandas

– Khám phá dữ liệu với pandas, dataprep

Bài 3: Làm sạch, chuẩn bị dữ liệu

– Các thao tác làm việc với Pandas

  • Lập chỉ mục và chọn dữ liệu
  • Lọc dữ liệu
  • Làm sạch dữ liệu
  • Sắp xếp & Xếp hạng
  • Tách & phân nhóm
  • Phép toán vector
  • Phát hiện & xử lý ngoại lai
  • Chuyển đổi kiểu dữ liệu

– Xử lý dữ liệu thời gian

– Xử lý dữ liệu văn bản

– Xử lý dữ liệu danh mục

Chương 3: Bộ lọc cổ phiếu

Bài 1: Biến đổi dữ liệu

– Nối & gộp dữ liệu

– Thay đổi cấu trúc dữ liệu

Bài 2: Tính chỉ báo

– Tính toán chỉ báo kỹ thuật với Python

– Nhận dạng mô hình nến phổ biến

– Tính toán chỉ số phân tích phổ biến

Bài 3: Tạo bộ lọc

– Thu thập dữ liệu bộ lọc từ website chứng khoán

– Tạo web app bộ lọc cá nhân hoá

– Xác định phân phối dữ liệu

Chương 4: Kiểm thử chiến lược

Bài 1: Tổng hợp dữ liệu

– Tổng hợp dữ liệu với Pivot & GroupBy

Bài 2: Backtest: kiểm thử

– Thiết lập chiến thuật giao dịch thường gặp với Python

– Kiểm thử chiến thuật giao dịch với Python

– Tùy biến & tối ưu chiến thuật

– Các lỗi thường gặp & cách khắc phục

Bài 3: Biểu diễn trực quan hóa dữ liệu

– Hiểu các loại hình biểu diễn dữ liệu

– Biểu diễn dữ liệu với đồ thị tĩnh & tương tác

– Tạo web app với Streamlit

Chương 5: Tối ưu thuật toán

– Tạo bot cảnh báo qua Telegram

– Tạo chương trình crawler dữ liệu thị trường

– Thiết lập giao dịch qua API:

– Sử dụng SSI Fast Connect API

– Sử dụng DNSE API

– Thiết lập giao dịch giả lập

– Nhận diện và quản trị rủi ro

Chương 6: Đóng gói chương trình

Bài 1: Chương trình thô sơ

– Sổ tay phân tích: Jupyter Notebook

– Tạo tập lệnh Python

– Tạo gói thư viện Python

Bài 2: Chương trình hoàn thiện

– Triển khai Web App trên nền tảng Huggingface

– Tạo ứng dụng giao diện dòng lệnh CLI

– Tạo ứng dụng giao diện đồ họa với PyQt, Tkinter

Bài 3: Phân phối & triển khai

– Phân phối thư viện Python qua Github & PyPI

– Thiết lập cloud server & triển khai ứng dụng

– Lên lịch & thực thi

– Dự phòng & xử lý lỗi

Cập nhật thêm các khoá học về thị trường đầu tư tại các trang tin của Reviewsantot: