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

Importing Finance Data with Python from Free Web Sources
Этот курс покажет вам, как получать огромные объемы финансовых данных из Интернета, а также предоставит загружаемые шаблоны кодирования Python (Jupyter Notebooks) для вашего удобства!
Из курса Вы узнаете:
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. 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.
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 вы ждете?
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.
Язык — английский