Python và học máy cho phân tích tài chính

Chương trình này cung cấp một giới thiệu có cấu trúc về việc sử dụng Python cho khoa học dữ liệu tài chính, chuyển từ cú pháp cơ bản sang các thuật toán dự đoán phức tạp. Bạn sẽ thay đổi cách tiếp cận tài chính của mình bằng cách học cách lấy dữ liệu theo chương trình, đánh giá xu hướng thị trường, và thực hiện các mô hình học máy. Cuối khóa học này, bạn sẽ có thể áp dụng các kỹ thuật thống kê và các luồng công việc tự động để giải quyết các vấn đề tài chính phức tạp và quản lý rủi ro một cách hiệu quả. Bạn sẽ học được: - Học lập trình Python cơ bản sử dụng thư viện dữ liệu hiện đại và gợi ý kiểu cho mã tài chính mạnh mẽ. - Xây dựng và kiểm tra lại các chiến lược giao dịch kỹ thuật sử dụng các chỉ số như MACD và Bollinger Bands. - Phân tích chuỗi thời gian và mô hình biến động với khung ARIMA và GARCH. - Apply portfolio optimization and Monte Carlo simulation to price assets and estimate Value at Risk. - Tạo mô hình học máy cho rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận sử dụng các phân loại tiên tiến như XGBoost. - Hiểu các mô hình nhân tố như CAPM và Fama-French để đánh giá hiệu suất tài sản. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cài đặt Python trước khi tiến hành phân tích thống kê, mô hình tài chính, và các ứng dụng học máy chuyên dụng. Bạn sẽ đọc qua các lời giải thích chi tiết và áp dụng kiến thức của bạn qua các bài tập dựa trên mã được thiết kế cho bối cảnh tài chính thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu lập trình hoặc khoa học dữ liệu tài chính. Không cần kinh nghiệm lập trình trước hay kiến thức tài chính cao cấp để bắt đầu. Bắt đầu xây dựng bộ công cụ khoa học dữ liệu tài chính ngay hôm nay.