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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-para-financas-analise-de-dados-e-machine-learning/
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课程名称：Python金融：数据分析与机器学习 概述：本课程提供了金融与投资主要概念的理论与实践逐步指导，着重于Python编程语言的实施及机器学习在金融数据集中的应用。课程的特别之处在于，我们使用从巴西圣保罗证券交易所（BOVESPA）提取的公司数据集，并在每个模块中解决练习，确保你能够在学习理论后立即实践。课程分为两个部分：第一部分介绍金融基本概念，第二部分则专注于应用机器学习于金融数据集。 你将学习的内容包括： - 从互联网上提取金融数据集 - 创建动态图表以可视化金融信息 - 直方图、箱型图和折线图的分析，帮助解读数据集 - 简单收益率和对数收益率的计算 - 使用标准差、方差、协方差和相关系数等统计指标计算风险 - 通过相关系数分析相似公司 - 计算Sharpe比率和马科维茨模型以进行股票组合分析 - 在投资组合中进行资产配置，以降低风险并增加收益 - 使用智能优化算法选择最佳资产，包括爬山算法、模拟退火和遗传算法 - 计算资本资产定价模型（CAPM）以为资产定价 - 实施蒙特卡洛模拟以预测股票价格 - 生成最佳和最差价格情景的蒙特卡洛模拟 - 使用ARIMA和Facebook Prophet算法预测股票价格 - 对超过300家BOVESPA公司的数据进行完整预处理，以预测长期投资的最佳公司 - 应用K均值算法对具有相似特征的公司进行聚类 - 可视化和探索关于金融的Twitter文本，并提取相关公司及频繁主题/词汇 - 创建情感分类器以识别关于金融文本是积极还是消极 所有示例都通过在线Google Colab逐步演示，无需安装或配置本地软件！即便你是Python初学者，课程最后还有关于这门编程语言的基础课程。该课程是希望显著提升金融、数据分析、数据科学及机器学习知识的理想选择！完成后，你将掌握构建自己的项目和进行金融分析所需的一切技能，共有200个讲座和解决的练习！无论是初学者还是高级用户，都能从中受益。
Neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática passo a passo sobre os principais conceitos de Finanças e Investimentos, bem como a implementação na linguagem de programação Python e aplicações de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) em bases de dados financeiras. Os diferenciais deste curso é que vamos utilizar bases de dados de empresas brasileiras extraídas da Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), bem como a resolução de exercícios em todas as seções. Desta forma, você poderá praticar imediatamente após aprender os conceitos! O conteúdo está dividido em duas partes: na primeira você aprenderá os conceitos básicos de finanças e na segunda parte vamos aplicar machine learning em bases de dados com informações financeiras. Configura abaixo alguns dos tópicos que você aprenderá:Extração de bases de dados financeiras da InternetCriação de gráficos dinâmicos para visualização de informações financeirasAnálise de histograma, boxplot e gráfico de linha para interpretação das bases de dadosCálculo de retorno simples e cálculo de retorno logarítmicoCálculo de risco utilizando métricas estatísticas como desvio padrão, variância, covariância e coeficiente de correlaçãoAnálise de empresas simulares por meio do coeficiente de correlaçãoCálculo de sharpe ratio e Markowitz para análise de carteira de açõesAlocação de ativos em uma carteira para reduzir os riscos e aumentar os lucrosUso de algoritmos inteligentes de otimização para escolher os melhores ativos em uma carteira. Implementaremos os seguintes algoritmos: subida da encosta (hill climb), têmpera simulada (simulated annealing) e algoritmos genéticosCálculo do famoso modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) para precificação de ativosImplementação de Simulações Monte Carlo para previsão do preço de açõesGeração dos melhores e piores cenários de preços com Simulações Monte CarloUso do algoritmos ARIMA e do Facebook Prophet para previsão do preço de açõesPré-processamento completo em uma base de dados com as características de mais de 300 empresas da BOVESPA, com o objetivo de prever as melhores empresas para investimento a longo prazoAplicação do algoritmo k-means para agrupamento de empresas com características simularesVisualização e exploração de textos do Twitter que falam sobre finanças, bem como a extração das empresas que as pessoas estão falando e geração dos assuntos/palavras mais frequentesCriação de um classificador de sentimentos para indicar se um texto sobre finanças é positivo ou negativoTodos os exemplos são desenvolvidos passo a passo sem pressa utilizando o Google Colab on-line e a linguagem Python, ou seja, o único software necessário para acompanhar o curso é qualquer navegador web. Não é necessário gastar tempo instalando ou configurando softwares em sua máquina local! É novo em Python? Não há problema! No final do curso você conta com aulas básicas sobre essa linguagem de programação!Este é o curso ideal caso você queira aumentar significativamente seus conhecimentos em Finanças, Análise de Dados, Ciência de Dados e Machine Learning! Ao final, você aprenderá tudo o que precisa saber para construir seus próprios projetos e realizar suas próprias análises financeiras! São 200 aulas com exercícios resolvidos! O curso é para todos os níveis de conhecimento, ou seja, se você é iniciante ou de nível avançado conseguirá aproveitar o conteúdo.
