Python cho tài chính có rất nhiều lợi thế và lợi thế cạnh tranh để thúc đẩy ngành tài chính thành công. Một trong những lý do là hệ sinh thái mạnh mẽ, bao gồm hàng triệu người dùng, framework và hướng dẫn. Lĩnh vực tài chính tiếp cận một kỷ nguyên mới với sự trợ giúp của Python và các thư viện của nó.
Do số lượng dữ liệu tài chính ngày càng tăng, mọi người không còn đủ khả năng để xem xét và đánh giá nó một cách chuyên nghiệp. Do đó, máy móc thực hiện công việc với chi phí cực kỳ thấp và tốc độ cao, thực hiện phân tích dữ liệu tài chính. Có một mối quan hệ chặt chẽ giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và tài chính. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi Python đã trở thành ngôn ngữ sử dụng để phân tích dữ liệu do AI hỗ trợ.
Trước khi bắt đầu tìm hiểu cách sử dụng Python cho tài chính, bạn nên tìm hiểu những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình này. Ví dụ: khóa học này bao gồm lý thuyết về các khái niệm của Python và một số mẹo thực tế về khoa học dữ liệu được thực hiện với Python.
Mục lục
- 1. Tại sao Python cho tài chính là lý tưởng?
- 2. Sử dụng và công cụ để thực hiện phân tích với Python cho tài chính
- 3. Python cho tài chính: Lấy dữ liệu chứng khoán để phân tích
- 4. Học máy trong phân tích tài chính
- 5. Python cho tài chính: phân tích dữ liệu tài chính lớn
- 6. Cấu trúc dữ liệu chuỗi thời gian
- 7. Phần mềm ngân hàng
- 8. Kết luận
Tại sao Python cho tài chính là lý tưởng?
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao với một trong những hệ thống hỗ trợ tốt nhất trong lĩnh vực này. Ngôn ngữ này cố gắng trở nên thân thiện với người mới bắt đầu với cú pháp đơn giản, rất giống với ngôn ngữ tiếng Anh tiêu chuẩn.
Phiếu giảm giá mới nhất EXCLUSIVE 25% OFF được tìm thấy:
EXCLUSIVE 25% OFF
On DataCamp Subscriptions
Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Hơn nữa, việc sử dụng Python tổng thể là sự kết hợp giữa tiếng Anh và toán học khi tìm hiểu cách sử dụng Python cho tài chính. Do đó, cú pháp của Python không khác nhiều so với cách viết các thuật toán tài chính và toán học thông thường.
Với Python, bạn có thể đơn giản hóa các nhiệm vụ chính của phân tích tài chính: thu thập dữ liệu, tính toán toán học nâng cao và hiển thị kết quả. Nhờ có nhiều lựa chọn thư viện Python, bạn có thể dễ dàng tìm thấy mô-đun phù hợp nhất để phân tích dữ liệu của mình.
Python cho tài chính là ngôn ngữ lập trình hàng đầu để thực hiện các phân tích định lượng và định tính. Ngôn ngữ này tham gia vào việc phát triển các giải pháp thanh toán và ngân hàng trực tuyến, trong việc phân tích tình hình thị trường chứng khoán hiện tại, trong việc giảm thiểu rủi ro tài chính, trong việc xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và hơn thế nữa.
Đối với các nhà phân tích dữ liệu thông thường, việc hiểu và tính toán thống kê dựa trên một lượng lớn dữ liệu rất tốn kém, mất thời gian và phức tạp. Bằng cách sử dụng Python, các nhà phân tích đơn giản hóa các thủ tục này và có thể xây dựng các hình ảnh trực quan về kết quả.
Ngoài ra, hướng dẫn Python cho tài chính là một lựa chọn phổ biến do nền tảng vững chắc của nó để tạo mạng nơ-ron và trí tuệ nhân tạo. Các mô hình học máy như vậy có thể đưa ra dự đoán theo dữ liệu thu thập được.
Với những khả năng này và cú pháp thân thiện với người mới bắt đầu, không có gì lạ khi Python trở thành ngôn ngữ cốt lõi cho các dự án tài chính. Nó đang định hình lại cách các nhà phân tích thực hiện các phân tích tài chính theo hướng dữ liệu được hỗ trợ bởi các framework mạnh mẽ.
Trong hướng dẫn Python cho tài chính này, bạn có thể tìm hiểu thêm về các thư viện Python mà bạn có thể tận dụng không chỉ cho tài chính mà còn cho phát triển web và trò chơi.
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Sử dụng và công cụ để thực hiện phân tích với Python cho tài chính
Phân tích dữ liệu và tài chính là một khái niệm sử dụng công nghệ, chương trình với các thuật toán phức tạp và tính toán toán học để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Theo dữ liệu thu thập được, có thể dự đoán xu hướng trong tương lai, đưa ra quyết định và phát hiện các chi tiết sâu sắc khác. Những dự đoán như vậy rất có ý nghĩa khi xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hoặc xác định các chuyển động tiềm năng trên thị trường tài chính.
Khóa học cách sử dụng Python cho tài chính này bao gồm những kiến thức cơ bản về việc sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu. Bạn sẽ học cách đọc tệp văn bản hoặc tệp CSV, quản lý số liệu thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Python cho tài chính: Lấy dữ liệu chứng khoán để phân tích
Đầu tư vào cổ phiếu nên là một lựa chọn có tính toán kỹ lưỡng vì bạn luôn có nguy cơ cổ phiếu mất giá, dẫn đến tiền mất tật mang. Mặc dù việc khám phá các nền tảng giao dịch trực tuyến và đầu tư vào các cổ phiếu đáng mơ ước rất hấp dẫn, bạn không nên làm điều này dựa trên trực giác, may mắn hoặc sự trùng hợp ngẫu nhiên.
Python cho tài chính có thể giúp bạn đưa ra quyết định ước tính và có rủi ro thấp hơn khi đầu tư vào thị trường chứng khoán. Để tiến hành phân tích như vậy, bạn cần tải xuống dữ liệu tài chính từ các khoảng thời gian lãi suất cụ thể. Đối với điều này, bạn cần sử dụng tiện ích mở rộng trình đọc dữ liệu web Pandas để giao tiếp với dữ liệu tài chính từ Google Finance, Quandl, Enigma hoặc các cơ sở dữ liệu khác.
Đối với các dự án tài chính, trực quan hóa dữ liệu là một trong những khía cạnh quan trọng. Do đó, việc nhập các tính năng này từ thư viện Matplotlib rất tiện lợi. Có nhiều loại biểu đồ và đồ thị khác nhau mà bạn có thể sử dụng để minh họa dữ liệu theo cách thân thiện với người dùng. Ngoài ra, bạn có thể lọc dữ liệu bằng cách đánh dấu giá trung bình hoặc theo tỷ lệ trả lại ước tính.
Khóa học hướng dẫn Python cho tài chính này hoàn hảo để tìm hiểu cách bạn có thể sử dụng ba thư viện chính liên quan đến khoa học dữ liệu: Pandas, NumPy và Matplotlib.
Học máy trong phân tích tài chính
Dự đoán xu hướng trên thị trường chứng khoán, giá nào giảm, giá nào tăng không phải là con đường một sớm một chiều. Có nhiều yếu tố liên quan đến sự sụt giảm hoặc thành công của cổ phiếu công ty.
Sử dụng Python cho tài chính có thể đào tạo các hệ thống học máy để thu thập thông tin về dữ liệu thống kê của công ty, các thông báo mới nhất, kết quả doanh thu và các thông tin có thể hữu ích khác. Bất kỳ khía cạnh nào trong số này đều có thể liên quan trực tiếp đến tương lai của công ty. Tuy nhiên, tất cả các khoản đầu tư cổ phiếu đều có rủi ro và ngay cả phân tích dữ liệu tài chính tiên tiến hoặc học máy cũng có thể sai.
Một trong những cách sử dụng Python cho tài chính liên quan đến tiền ảo và các giá trị thay đổi nhanh chóng của chúng. Bạn sẽ sử dụng Python để tiến hành phân tích dữ liệu nhằm dự đoán tỷ giá hối đoái có thể xảy ra. Hầu hết mọi công ty liên quan đến tiền ảo và sàn giao dịch của họ nên sử dụng các công cụ như vậy để phân tích. Ví dụ, Anaconda là công cụ bạn nên cài đặt nếu muốn phân tích dữ liệu liên quan đến tiền tệ kỹ thuật số.
Khi nói đến các gói cho ML (học máy) với Python, Scikit-learning là lựa chọn hiển nhiên cho nhiều nhà phân tích. Nó cung cấp các thuật toán đơn giản của ML có thể dự đoán các xu hướng tài chính trong tương lai từ bối cảnh hiện tại.
Python cho tài chính: phân tích dữ liệu tài chính lớn
Python là một lựa chọn vững chắc để thực hiện phân tích định lượng đề cập đến việc điều tra dữ liệu tài chính lớn. Với các thư viện như Pandas, Scikit-learning, PyBrain hoặc các mô-đun tương tự khác, bạn có thể dễ dàng quản lý cơ sở dữ liệu khổng lồ và trực quan hóa kết quả.
Do đó, bạn có thể dễ dàng tạo ra các biểu đồ về các mức giá khác nhau và các xu hướng khác của thế giới tài chính. Bạn có thể áp dụng các phép tính toán học phức tạp để xây dựng bối cảnh cho các dự đoán và hiểu biết sâu hơn.
Cấu trúc dữ liệu chuỗi thời gian
Chuỗi thời gian là một trong những đặc điểm chính của lĩnh vực tài chính. Theo định nghĩa, chuỗi thời gian đề cập đến một tập hợp dữ liệu đại diện cho các tình huống tại các thời điểm khác nhau trong thời gian.
Khái niệm này có thể áp dụng cho nhiều mục đích. Ví dụ: nó có thể phản ánh luồng khách truy cập hàng ngày của các trang web hoặc hiển thị các thay đổi về giá. Để tạo và hình dung loại cấu trúc dữ liệu này, bạn cũng sẽ sử dụng Pandas và Matplotlib. Để tạo kiểu, bạn cũng có thể sử dụng Seaborn.
Phần mềm ngân hàng
Python cho tài chính được ứng dụng nhiều hơn là phân tích dữ liệu. Ví dụ: nhiều máy ATM sử dụng Python để thực hiện các giao dịch tài chính mượt mà hơn. Nhiều ngân hàng khuyến khích nhân viên của họ học cách sử dụng Python do việc sử dụng ngôn ngữ này ngày càng nhiều cho các hoạt động ngân hàng khác nhau. Một ứng dụng khác của hướng dẫn Python cho tài chính ngân hàng đề cập đến việc cải thiện các giải pháp ngân hàng trực tuyến bằng các thuật toán.
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền ảo. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Nhìn chung, Python là ngôn ngữ hàng đầu trong các lĩnh vực tài chính khác nhau bao gồm ngân hàng, bảo hiểm, quản lý đầu tư, v.v. Python giúp tạo ra các công cụ được sử dụng để phân tích thị trường, thiết kế mô hình tài chính và giảm thiểu rủi ro. Bằng cách sử dụng Python, các công ty có thể cắt giảm chi phí bằng cách không dành nhiều tài nguyên cho việc phân tích dữ liệu. Ngoài ra, quy trình làm việc được đẩy nhanh đến mức có thể thực hiện khối lượng công việc hai tháng trong một ngày.
Cùng với hệ sinh thái mạnh mẽ của nó, Python là thứ cần phải có đối với các nhà phân tích dữ liệu cá nhân và đặc biệt là đối với các tổ chức lớn. Biết cách sử dụng Python cho tài chính trong công việc cũng là một trong những lợi thế mà ứng viên có được. Do đó, bạn không nên mạo hiểm bị bỏ lại phía sau trong khi các nhà phân tích khác thực hiện các phân tích định tính và định lượng với Python cho tài chính.
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
