Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Python for Financial Markets Analysis

Phân Tích Thị Trường Tài Chính với Python

Phân Tích Thị Trường Tài Chính với Python

Từ Cựu Chuyên Gia Bloomberg, Học Python Thực Tế, Pandas, Thống Kê, Streamlit, Phân Tích Dữ Liệu Cổ Phiếu, Tiền Điện Tử và Hơn Thế

4.4
(127 đánh giá)
1,595 học viên
Giảng viên
Adnan Waheed
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.709.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
19.0 giờ video
120 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng ứng dụng dữ liệu tương tác với Streamlit
Phân tích chuỗi thời gian thực tế từ cơ bản đến nâng cao
Tạo chiến lược giao dịch với tín hiệu chỉ báo kỹ thuật
Giao dịch thuật toán với Chiến lược Mua Thấp Bán Cao
Tạo bộ lọc cổ phiếu (stock screener)
Tạo bộ lọc mẫu nến (candlesticks pattern screener) trên nền web với Flask
Tính Toán Lợi Nhuận, Rủi Ro, Tương Quan và Thống Kê Trượt cho Cổ Phiếu, Chỉ Số và Danh Mục Đầu Tư
Tạo Chỉ Số Tài Chính với các phương pháp tính theo giá, quyền số bằng nhau và quyền số giá trị
Phân tích danh mục đầu tư với pyfolio
Tìm Đỉnh Cao Hơn và Đáy Thấp Hơn trong chuỗi thời gian
Nhận hơn 40 chỉ báo kỹ thuật và tạo chỉ báo tùy chỉnh

Yêu cầu

Không cần kiến thức Tài chính chuyên sâu!

Đối tượng phù hợp

Khóa học này được thiết kế cho bất kỳ ai quan tâm đến việc sử dụng công cụ AI như ChatGPT và hơn thế để tạo ra nội dung tuyệt vời, bất kể nền tảng hay kinh nghiệm.
Dù bạn là doanh nhân, sinh viên, chuyên gia hay chỉ là người học tò mò, khóa học này đều dễ tiếp cận, hấp dẫn và trao quyền cho mọi người.
Bất kỳ ai muốn khám phá thế giới thị trường tài chính
Bất kỳ ai muốn chuyển từ Excel sang Python
Bất kỳ ai muốn bước vào Khoa Học Dữ Liệu Tài Chính bằng cách học Pandas và hơn thế
Bất kỳ ai muốn học cách phân tích chuỗi thời gian trên bất kỳ công cụ thị trường tài chính toàn cầu nào, như Cổ phiếu, Chỉ số, Tiền điện tử, v.v.
Tất cả mọi người muốn học lập trình và áp dụng kỹ năng vào thực tế trong thế giới tài chính

Nội dung khóa học

22 phần • 120 bài giảng
1 Cài đặt python
2 Cài đặt Anaconda
3 Tải xuống và nhập dữ liệu tài chính
4 Cài đặt các gói thư viện cần thiết
5 Tải giá OHLC cho một cổ phiếu đơn lẻ
6 Lấy dữ liệu trong khoảng thời gian cụ thể
7 Lấy dữ liệu trong ngày (Intra-day)
8 Lấy Dữ Liệu Trước và Sau Giờ Giao Dịch
9 Dữ Liệu Cơ Bản, Cổ Tức, Tách Cổ Phiếu và Tin Tức
10 Tách Cổ Phiếu và Cổ Tức
11 Nhập nhiều cổ phiếu cùng lúc
12 Xuất Dữ Liệu ra CSV và Excel
13 Từ Dictionary > Series > DataFrame
14 Lấy Thông Tin Thu Nhập Cổ Phiếu (Earnings)
15 Lấy Khuyến Nghị Phân Tích Cổ Phiếu
16 Lấy Dữ Liệu Quyền Chọn Cổ Phiếu (Options)
17 Lấy Thông Tin Cổ Đông Cổ Phiếu
18 Nhập và chuẩn hóa Chỉ Số Tài Chính
19 Nhập Dữ Liệu ETF và Quỹ Tương Hỗ
20 Nhập dữ liệu tiền tệ
21 Nhập dữ liệu Tiền điện tử (Cryptocurrencies)
22 Nhập Dữ Liệu Lợi Suất Trái Phiếu Kho Bạc (Treasury Yields)
23 Truyền dữ liệu thời gian thực (streaming)
1 Kiểu dữ liệu và Số
2 Biến số
3 Số nguyên và số thực
4 Chuỗi ký tự
5 Danh sách (Lists)
6 Từ điển (Dictionaries)
7 Vòng lặp For
8 Điều kiện If
9 Hàm (Functions)
1 Khám phá Plotly và cufflinks
2 Tùy chỉnh biểu đồ
3 Biểu đồ chênh lệch (Spread Charts)
4 Biểu đồ tần suất tương tác (Interactive Histogram)
5 Biểu đồ Nến và OHLC
6 Chỉ Báo Kỹ Thuật: SMA và Bollinger Bands
7 Thêm Chỉ Báo Khối Lượng và MACD
8 Sử dụng chú thích để kể câu chuyện dữ liệu
9 Tạo biểu đồ nến tương tác + chỉ báo kỹ thuật
1 Sức mạnh của index()
2 Xử lý dữ liệu thiếu trong chuỗi thời gian
3 Tạo DataFrame mới và sử dụng reindex
4 Sử dụng phương pháp bfill và ffill
5 Tái lấy mẫu chuỗi thời gian (Resample)
6 Chuyển đổi múi giờ với chuỗi thời gian
7 Dịch chuyển ngày tháng (Shifting dates)
8 Tìm số lớn nhất và nhỏ nhất
9 Thư viện Pandas profiling
1 Tính toán thống kê Boolean
2 Xây dựng nhiều điều kiện Boolean
3 Chuyển đổi mệnh đề WHERE trong SQL
1 Tính tỷ suất lợi nhuận
2 Lợi nhuận logarit của một chứng khoán
3 Tỷ suất lợi nhuận của một danh mục đầu tư
4 Tỷ suất lợi nhuận của các chỉ số chính
5 Tính Lợi Nhuận Hàng Năm (Annualize Returns)
1 Tính toán rủi ro của một chứng khoán
1 Chuẩn bị dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu
2 Tính Chỉ Số Quyền Số Giá (Price Weighted Index)
3 Tính trọng số các thành phần theo thời gian
4 Tính Chỉ Số Quyền Số Bằng Nhau (Equal Weighted Index)
1 Tạo biểu đồ điểm và số
1 Khám phá Trung bình trượt, Độ lệch Lợi nhuận
2 Khám phá Phân Tích Đồng Cấp (Peer Analysis)
3 Tỷ suất Lợi nhuận và Rủi ro với bản đồ nhiệt (heat map)
4 Tìm tháng có lợi nhuận tốt nhất và tệ nhất
1 Tính SMA nhanh (on the fly)
2 Tính chỉ báo kỹ thuật với giá trị tùy chỉnh
3 Tính ngày tăng và giảm tùy chỉnh
4 Thay đổi tối thiểu, tối đa và chênh lệch (delta)
1 Thị trường tiền điện tử có tương quan với thị trường chứng khoán không?
1 Giới thiệu về chỉ báo kỹ thuật
2 Trung bình trượt đơn giản (SMA)
3 Trung bình trượt hàm mũ (EMA)
4 Dải Bollinger (Bollinger Bands)
5 MACD
6 Tạo chỉ báo kỹ thuật thủ công - MACD
7 Tạo chỉ báo kỹ thuật thủ công - MACD - Phần 2
8 Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI)
9 RSI - Tín hiệu Mua quá mức / Bán quá mức
10 Tính điểm xoay (pivot points)
11 Nhận hơn 40 chỉ báo kỹ thuật...
1 SMA - Thiết lập dữ liệu và chiến lược
2 Trực quan hóa
3 Tín hiệu SMA - Tránh thiên kiến kiểm tra ngược (backtesting bias)
4 Tín hiệu EMA - Giao cắt kép (Double Crossover)
5 Tín hiệu MACD
6 Tín hiệu RSI
7 Tín hiệu Dải Bollinger
1 Nhập các gói thư viện
2 Tính Dải Bollinger và Phạm vi Thực (True Range)
3 Tính Phạm vi Thực và Kênh KC (KC Channels)
4 Tính động lượng - giá trị thanh (bar value)
5 Tính trạng thái Bật/Tắt của Squeeze
6 Hiển thị trực quan hóa
1 Tìm các đợt Tăng và Giảm
2 Tìm Đỉnh Cao Hơn và Đáy Thấp Hơn
3 Điểm Z và Xếp hạng (Z-Score and Ranking)
4 Điểm Z và Xếp hạng - Phần 2
1 Các con số hiệu suất danh mục đầu tư
1 Một chiến lược giao dịch đơn giản
2 Thiết lập và tính toán độ lệch chuẩn
3 Kiểm tra theo sự kiện (Event driven testing)
1 Thiết lập dữ liệu
2 Tính toán các chỉ báo
3 Tính toán các điều kiện
4 Áp dụng các điều kiện
1 Tạo ứng dụng bảng điều khiển thị trường với streamlit
1 Thiết lập gói và máy chủ web flask
2 Thiết lập danh sách thả xuống mẫu nến động (dynamic dropdown)
3 Chuẩn bị dữ liệu thị trường
4 Đọc dữ liệu cổ phiếu vào DataFrames
5 Áp dụng một mẫu nến (candlestick pattern)
6 Nhận dạng mẫu động (Dynamic pattern recognition)
7 Hiển thị cổ phiếu có mẫu hình
8 Hiển thị tín hiệu
1 Phản hồi của bạn rất có giá trị
2 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Welcome to Python for Financial Markets Analysis!


Are you interested in how people use Python to conduct rigorous financial analysis and pursue algorithmic trading, then this is the right course for you!

This course will guide you through everything you need to know to use Python for analyzing financial markets data! I’ve worked for Bloomberg for 17+ years and will present the knowledge to help you in this course.


We'll start off by learning the fundamentals of financial market data, importing large datasets and then proceed to learn about the various core libraries used in the Finance world including jupyter, numpy, pandas, matplotlib, statsmodels, yfinance, plotly, cufflinks and much more. We will use jupyter notebooks, google colabs and visual studio to write our python apps for finance.


We'll cover the following topics:

  • Python Fundamentals

  • NumPy for High Speed Numerical Processing

  • Pandas for Efficient Data Analysis

  • Matplotlib for Data Visualization

  • Pandas Time Series Analysis Techniques

  • Statsmodels

  • Importing financial markets data

  • Working with single and multiple stocks with prices, fundamental data

  • Streaming real-time data prices

  • Create interactive financial charts with plotly, cuffllinks

  • Using annotation to tell the data story

  • Simple to advanced time series analysis

  • Time series analysis with indexing, filling and resampling

  • Rate of returns analysis for stocks, crypto and indexes

  • Create Financial Indexes with price, equal and value weighted formations

  • Create custom technical indicators - Squeeze momentum, point and figure and more

  • Create trading strategies with technical indicators

  • Explore stock statistics with peer analysis, returns rates, and heatmaps

  • Find best and worst returns months for any global instruments

  • Create your very own stock screen

  • Create your very own web based (flask) candlestick pattern screener

  • Algo trading with Buy Low and Sell High Strategies

  • Portfolio analysis with pyfolio

  • Create interactive data apps with streamlit

  • and much more...


Why you should listen to me...

In my career, I have built an extensive level of expertise and experience in both areas: Finance and Coding

Finance:

  • 17 years experience in Bloomberg for the Finance and Investment Industry...

  • Build various financial markets analytics companies like

    • KlickAnalytics,

    • ClickAPIs and more

Python & Pandas:

  • My existing companies extensively used python based models and algorithms

  • Code, models, and workflows are Real World Project-proven

Best Seller author on Udemy

  • e.g. PostgreSQL Bootcamp: Go from Beginner to Advanced, 60+ Hours course

  • Master Redis - From Beginner to Advanced, 20+ hours

What are you waiting for? Guaranteed Satisfaction: Otherwise, get your money back with 30-Days-Money-Back-Guarantee.

Looking Forward to seeing you in the Course!

LETS GET STARTED!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Finance
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Trading
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊