Hướng dẫn udemy python for financial analysis - trăn udemy để phân tích tài chính

Tổng quan

Sử dụng Python để tìm các khoản đầu tư tốt. Tìm hiểu gấu trúc, numpy, matplotlib để phân tích tài chính & đầu tư giá trị tự động.

Những gì bạn sẽ học được:

• Cách tự động hóa phân tích tài chính với Python bằng cách sử dụng gấu trúc và Numpy
• Học cách tìm các công ty hấp dẫn để đầu tư sử dụng phân tích cơ bản với gấu trúc
• Xác định khi nào nên mua và bán cổ phiếu dựa trên phân tích kỹ thuật bằng cách sử dụng gấu trúc và numpy
• Xuất phân tích tài chính của bạn sang Excel theo định dạng nhiều tờ
• Cách tính giá hợp lý (giá trị nội tại) của một cổ phiếu với Python sử dụng gấu trúc
• Giới thiệu về Gấu trúc, Numpy và Trực quan hóa dữ liệu tài chính
• Sử dụng mô phỏng Monte Carlo để tối ưu hóa phân bổ danh mục đầu tư của bạn
• Hiểu rủi ro khi mua cổ phiếu cổ phiếu
• Tìm hiểu cách đánh giá một khoản đầu tư để giảm rủi ro
• Tìm hiểu về giá trị nội tại, giá trị thị trường, giá trị sổ sách và cổ phiếu
• Làm chủ các khái niệm cổ tức, thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), tỷ lệ giá/thu nhập (PE) và năng suất khối lượng
• Bao gồm một khóa học về sự cố Python với tất cả các python cơ bản
• Cách sử dụng DataFrames để phân tích tài chính
• Sử dụng matplotlib để trực quan hóa các khung dữ liệu với dữ liệu chuỗi thời gian
• Cách tham gia, hợp nhất và kết hợp DataFrame
• Xuất dữ liệu từ Python sang Excel trong các bảng đầy màu sắc đẹp với biểu đồ
• Tính toán giá trị nội tại cụ thể (giá hợp lý để mua cổ phiếu cho) cho 50 công ty
• Đọc và giải thích tỷ lệ Phòng/Vốn chủ sở hữu (DE), tỷ lệ hiện tại, lợi nhuận của đầu tư (ROI) và hơn thế nữa
• Sử dụng doanh thu, thu nhập mỗi cổ phiếu (EPS) và giá trị sổ sách để xác định xem một công ty có thể dự đoán được và đáng để đầu tư hay không.
• Cách sử dụng tỷ lệ giá/thu nhập (PE) để tính toán
• Cách sử dụng Pandas DataReader để đọc dữ liệu trực tiếp hình thành API của các trang tài chính
• Để đọc báo cáo tài chính từ API
• Xóa web và cách chuyển đổi dữ liệu thành định dạng và loại
• Cách tính tỷ lệ lợi nhuận (ROR), thay đổi phần trăm và bình thường hóa dữ liệu giá cổ phiếu
• Hiểu và học cách tính toán CAGR (tốc độ tăng trưởng hàng năm)
• Một nghiên cứu trường hợp lặn sâu về lý thuyết Dow
• Cách tính toán các chỉ số kỹ thuật, như, trung bình di chuyển (MA), MACD, bộ dao động ngẫu nhiên, và nhiều hơn nữa
• Tính toán tài chính với Numpy
• Tính toán với các vectơ và ma trận bằng cách sử dụng Numpy
• Cách tính toán biến động của một cổ phiếu
• Tương quan và hồi quy tuyến tính giữa các chứng khoán giữa các khoản đầu tư
• Cách sử dụng beta và cách tính toán nó
• Đi sâu vào việc sử dụng capm
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư của bạn
• Tìm hiểu tỷ lệ Sharpe là gì và cách sử dụng nó
• Cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo để mô phỏng các biến ngẫu nhiên
• Sử dụng tỷ lệ Sharpe và mô phỏng Monte Carlo để tính toán biên giới hiệu quả
• Lời khuyên về những cuốn sách tiếp theo để đọc về đầu tư

Bạn có biết rằng kẻ giết người đầu tư số 1 là cảm xúc?

Các nhà đầu tư không nên để nỗi sợ hãi hoặc tham lam kiểm soát các quyết định của họ.

Làm thế nào để bạn có được cảm xúc ra khỏi quyết định đầu tư của bạn?

Một cách đơn giản là thực hiện phân tích tài chính khách quan và tự động hóa nó với Python!

Why?

1. Thực hiện phân tích tài chính làm cho quyết định của bạn mục tiêu - bạn không mua các công ty mà phân tích của bạn không đề xuất.

2. Tự động hóa chúng bằng Python đảm bảo rằng bạn không thỏa hiệp vì bạn cảm thấy mệt mỏi khi phân tích.

3. Cuối cùng, nó đảm bảo rằng bạn nhận được tất cả các phép tính được thực hiện chính xác theo cùng một cách.

Điều này nghe có vẻ thú vị?

• Bạn có muốn học cách sử dụng Python để phân tích tài chính không?Python for financial analysis?

• Tìm cổ phiếu để đầu tư và đánh giá xem chúng bị đánh giá thấp hoặc được định giá quá cao?underpriced or overvalued?

• Mua và bán đúng lúc?

Khóa học này sẽ dạy bạn cách sử dụng Python để tự động hóa quá trình phân tích tài chính trên nhiều công ty và đánh giá mức độ đáng giá của chúng (giá trị nội tại).

Bạn sẽ bắt đầu trong thế giới đầu tư tài chính và sử dụng khoa học dữ liệu trên dữ liệu tài chính.

---------------------------------------------------------- ---------------------

Tại sao bạn nên đăng ký vào khóa học này?

• Hơn 3.000 sinh viên đã đăng ký trong tuần đầu tiên của khóa học phát trực tiếp!

• Đưa ra quyết định đầu tư giống như chơi bài xì phé mà không nhìn vào thẻ của bạn nếu bạn không biết bạn đang làm gì.

• Bạn không muốn mua cổ phiếu trong một công ty mà bạn không phân tích trước.

• Đây là khóa học duy nhất đưa bạn đến toàn bộ quá trình từ việc tìm kiếm các khoản đầu tư hấp dẫn và cách mua lần đầu tiên của bạn.

• Tương tự, bạn không mua một ngôi nhà mà không nhìn vào báo cáo tình trạng.

• Làm thế nào để xem liệu một công ty sẽ tăng giá trị, để tránh giảm giá cổ phiếu vào ngày sau khi bạn mua nó.

• Khóa học này không cho rằng bạn có một danh mục đầu tư và muốn tối ưu hóa nó - nó sẽ giúp bạn tìm thấy các cổ phiếu để đầu tư vào đầu tiên.

• Nó cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc để đầu tư với sự tự tin và ngừng đánh bạc.

• Tìm hiểu rằng việc phân tích tài chính trên các công ty không khó và có thể được tự động hóa với Python.

• Thị trường đã sụp đổ vào năm 2020 mà không có bất kỳ cảnh báo nào - một số công ty đến nhanh chóng, những người khác thì không.

• Hãy chắc chắn đầu tư vào các công ty có nền kinh tế vững chắc và thị trường tăng trưởng.

---------------------------------------------------------- ---------------------

Đánh giá sớm

"Khóa học tuyệt vời, mọi thứ đều được giải thích một cách xuất sắc, từng bước với các bài tập, ví dụ thực tế và dường như hơn nữa trong khóa học sẽ là ví dụ thực tế. Tôi khoảng 25% trong khóa học, thật thú vị khi tôi khuyến khích một người của bạn tôi đăng ký khóa học. Tôi đã theo dõi tất cả các khóa học tuyệt vời của Rune khác, và điều này, đối với tôi là tốt nhất trong số đó. Ngoài ra, trong mỗi khóa học của Rune, anh ấy trả lời nhanh chóng cho tất cả các câu hỏi duy nhất với chi tiết, điều này theo sau Các quy tắc. Đối với tôi, đó là một trong những người hướng dẫn tốt nhất ở đây trên Udemy, tôi đã đăng ký vào nhiều khóa học giảng viên giỏi nhất khác ở đây, và Rune chắc chắn là một trong số đó. " - AdelExcellent course, everything is brilliantly explained, step by step with exercices, practical example and it seems that further on the course it will be real world example. I'm about 25% in the course, it was so exciting that I encouraged one of my friend to signup in the course. I already followed all other Rune's great courses, and this one, for me is the best among them. Also, in every Rune's course, he answer quickly for all single question with detail, this one followed the rules. For me it's one of the best instructors here on Udemy, I have enrolled in many other best instructors course here, and Rune is definitely one of them." - Adel

"Chính xác và rất chi tiết" - Moshe

"Khóa học tốt!" - Richard

"Bắt đầu tốt ... không thể chờ đợi thêm." - Swietopelk

"Người hướng dẫn thực sự hấp dẫn." - Edwin

---------------------------------------------------------- ---------------------

Đánh giá sớm

• "Khóa học tuyệt vời, mọi thứ đều được giải thích một cách xuất sắc, từng bước với các bài tập, ví dụ thực tế và dường như hơn nữa trong khóa học sẽ là ví dụ thực tế. Tôi khoảng 25% trong khóa học, thật thú vị khi tôi khuyến khích một người của bạn tôi đăng ký khóa học. Tôi đã theo dõi tất cả các khóa học tuyệt vời của Rune khác, và điều này, đối với tôi là tốt nhất trong số đó. Ngoài ra, trong mỗi khóa học của Rune, anh ấy trả lời nhanh chóng cho tất cả các câu hỏi duy nhất với chi tiết, điều này theo sau Các quy tắc. Đối với tôi, đó là một trong những người hướng dẫn tốt nhất ở đây trên Udemy, tôi đã đăng ký vào nhiều khóa học giảng viên giỏi nhất khác ở đây, và Rune chắc chắn là một trong số đó. " - Adel

• "Chính xác và rất chi tiết" - Moshe

• "Khóa học tốt!" - Richard

• "Bắt đầu tốt ... không thể chờ đợi thêm." - Swietopelk

• "Người hướng dẫn thực sự hấp dẫn." - Edwin

• Khóa học này được cấu trúc như thế nào?

• Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt phần mềm cần thiết (Anaconda) - tất cả đều miễn phí.

• Nó sẽ bao gồm cách sử dụng Notebook Jupyter (từ gói Anaconda) nếu bạn không hoàn toàn quen thuộc với nó.

• Một khóa học về sự cố trong Python nếu bạn cần một bản cập nhật hoặc đến từ một nền tảng lập trình khác.

• Sau đó, nó bắt đầu bằng cách giới thiệu các khái niệm tài chính cùng với lập trình Python để hiểu đầy đủ chúng.

• Điều này bao gồm sự hiểu biết về cổ phiếu, khối lượng, cổ tức, lợi nhuận, giá thị trường, giá cho thu nhập (EPS), giá trên thu nhập (tỷ lệ PE), giá trị sổ sách và nhiều hơn nữa.

• Giới thiệu sâu sắc về gấu trúc, thư viện quan trọng nhất được sử dụng để phân tích tài chính với Python.

• Nó sẽ bao gồm DataFrames, Sê -ri, đọc và ghi dữ liệu, xuất sang Excel, hợp nhất, tham gia và liên kết dữ liệu và nhiều hơn nữa.

• Khái niệm về giá trị nội tại (một giá cổ phiếu công bằng để trả) - đây là khái niệm quan trọng nhất để hiểu khi đầu tư.

• Làm thế nào rủi ro đầu tư được hiểu và làm thế nào để đánh giá nó cho một công ty.

• Đây là cách quản lý của một công ty được đánh giá một cách khách quan.

• Điều này sẽ bao gồm tìm hiểu về tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (tỷ lệ DE), tài sản hiện tại, lợi nhuận của đầu tư (ROI), đánh giá doanh thu, đánh giá thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), đánh giá giá trị sổ sách, đánh giá dòng tiền mặt miễn phí (FCF) và nhiều hơn nữa.

• Điều này dạy bạn cách tính giá hợp lý (giá trị nội tại) để được trả cho một công ty.

• Matplotlib được giới thiệu và làm thế nào nó có thể được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu để giải thích dữ liệu hiệu quả.

• Chúng tôi trực quan hóa dữ liệu và xuất nó sang các tấm excel có định dạng màu - tất cả từ Python.

• Bạn sẽ học cách sử dụng API miễn phí để đọc dữ liệu cập nhật về báo giá chứng khoán và báo cáo tài chính.

• Sau đó, chúng tôi đi sâu hơn và làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian lịch sử về giá cổ phiếu.

• Điều này dạy bạn tỷ lệ hoàn vốn, thay đổi tỷ lệ phần trăm và bình thường hóa.

• Cách tính và sử dụng tốc độ tăng trưởng hàng năm của Hợp chất (CAGR).

• Sẽ có một nghiên cứu trường hợp về dowtheory.

---------------------------------------------------------- ---------------------

Đánh giá sớm

• "Khóa học tuyệt vời, mọi thứ đều được giải thích một cách xuất sắc, từng bước với các bài tập, ví dụ thực tế và dường như hơn nữa trong khóa học sẽ là ví dụ thực tế. Tôi khoảng 25% trong khóa học, thật thú vị khi tôi khuyến khích một người của bạn tôi đăng ký khóa học. Tôi đã theo dõi tất cả các khóa học tuyệt vời của Rune khác, và điều này, đối với tôi là tốt nhất trong số đó. Ngoài ra, trong mỗi khóa học của Rune, anh ấy trả lời nhanh chóng cho tất cả các câu hỏi duy nhất với chi tiết, điều này theo sau Các quy tắc. Đối với tôi, đó là một trong những người hướng dẫn tốt nhất ở đây trên Udemy, tôi đã đăng ký vào nhiều khóa học giảng viên giỏi nhất khác ở đây, và Rune chắc chắn là một trong số đó. " - Adel

• "Chính xác và rất chi tiết" - Moshe

• "Khóa học tốt!" - Richard

• "Bắt đầu tốt ... không thể chờ đợi thêm." - Swietopelk

"Người hướng dẫn thực sự hấp dẫn." - Edwin30 day money back guarantee that ensures if you are not satisfied, you will get your money back. Also, feel free to contact me directly if you have any questions.

---------------------------------------------------------- ---------------------

Khóa học này được cấu trúc như thế nào?

Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt phần mềm cần thiết (Anaconda) - tất cả đều miễn phí.

Đánh giá

4,5 Xếp hạng tại Udemy dựa trên 267 xếp hạng rating at Udemy based on 267 ratings

Bắt đầu đánh giá của bạn về Python for Finance 2021: & NBSP; Phân tích tài chính để đầu tưPython for Finance 2021: Financial Analysis for Investing