Bạn có thể sử dụng Python cho tài chính như thế nào: Giải thích

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.

Python cho tài chính: đô la.

Do số lượng dữ liệu tài chính ngày càng tăng, mọi người không còn đủ khả năng để xem xétđánh giá nó một cách chuyên nghiệp. Do đó, máy móc thực hiện công việc với chi phí cực kỳ thấp 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.

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.

Ưu đãi Udacity hiệu lực ngay lúc này:

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 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: biểu đồ.

Python cho tài chính là ngôn ngữ lập trình hàng đầu để thực hiện các phân tích định lượng định tính. Ngôn ngữ này tham gia vào việc phát triển các giải pháp thanh toánngân 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.

Sử dụng và công cụ để thực hiện phân tích với Python cho tài chính

Python cho tài chính: phân tích 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 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: bảng hiệu đường phố.

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.

Python cho tài chính: vươn tới ánh sáng.

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

Python cho tài chính: Biểu đồ.

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 PandasMatplotlib. 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.

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.

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!


TOP3 mã phiếu giảm giá phổ biến nhất

Đã xác thực

UP TO 85% OFF

Limited-time Udacity Coupon
Xếp hạng
5.0
Đã xác thực

AS LOW AS $14.99

Top Udemy Courses For Less
Xếp hạng
5.0
Đã xác thực

Câu hỏi thường gặp

Bạn có thể sử dụng Python cho tài chính như thế nào?

Trong lĩnh vực tài chính, Python giúp tạo ra các công cụ được sử dụng để phân tích thị trường, thiết kế các mô hình tài chính và giảm thiểu rủi ro. Hơn nữa, bằng cách sử dụng Python, các công ty có thể cắt giảm chi phí bằng cách không dành nhiều tài nguyên để phân tích dữ liệu và giảm khối lượng công việc.

Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình 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 và cho phép bạn tập trung vào chức năng cốt lõi của ứng dụng bằng cách thực hiện các tác vụ lập trình cơ bản khác.

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây