Dedika to platforma do nauki poprzez praktykę: możesz nauczyć się przygotowywać ofertę handlową, zostać manicurzystką albo opanować nowe narzędzie. Niezależnie od celu, najlepsze materiały na dany temat już istnieją. Problem w tym, że często są w innym języku, są drogie, rozproszone w różnych miejscach, nie zawierają ćwiczeń do praktyki albo są częścią zbyt długich kursów, które trudno pogodzić z codziennymi obowiązkami. Dlatego Dedika ma własną metodę: wyszukujemy materiały tam, gdzie są dostępne, wybieramy te, które najlepiej pasują do Twojego celu, sprawdzamy je z pomocą ekspertów gotowych odpowiadać na pytania i tworzymy praktyczne zadania, byś mógł uczyć się w działaniu. To Ty jesteś najważniejszy na swojej ścieżce rozwoju i nikt nie zna jej lepiej od Ciebie: wybierasz treści i długość kursu, decydujesz, czy uczysz się z internetem czy bez, i w jakiej formie. Może to być wideo, tekst, audio lub podsumowanie. Po swojemu, tylko z tym, co ma dla Ciebie sens. U nas każda chwila poświęcona nauce naprawdę się liczy i szybciej osiągasz to, co najważniejsze.

Nasze kursy zawierają podsumowanie na końcu każdego rozdziału, z którego możesz pobrać plik PDF i go wydrukować.

Ponad 2 miliony studentów na całym świecie

Dostępny w ponad 180 krajach

Certyfikat ważny w Twoim kraju

Strona główna

...

Kurs tradingu w Pythonie

Wszystkie kursy

Biznes i ekonomia

Inwestycje

Kurs tradingu w Pythonie

Dla wszystkich poziomów

Kurs tradingu w Pythonie

Name: Kurs tradingu w Pythonie
Price: 894 PLN

Opanuj Pythona do tradingu, budując rzeczywiste systemy — od potoków danych i wskaźników technicznych po silniki backtestingu i połączenia z brokerami na żywo. Ten kurs prowadzi Cię od podstaw Pythona do wdrażania algorytmicznych strategii z uczeniem maszynowym i kontrolą ryzyka. Każda koncepcja jest bezpośrednio stosowana do danych rynkowych, więc Twoje umiejętności będą gotowe do produkcyjnego użycia od pierwszego dnia.

Dedika dla firm

Czego się nauczysz:

Nauczysz się konfigurować profesjonalne środowisko tradingowe w Pythonie oraz przetwarzać dane rynkowe OHLCV za pomocą NumPy i pandas. Obliczysz wskaźniki techniczne, wygenerujesz sygnały transakcyjne i ocenisz strategie poprzez wektoryzowane oraz zdarzeniowe frameworki do backtestingu. Kurs obejmuje optymalizację portfela inwestycyjnego, określanie wielkości pozycji i monitorowanie ryzyka w czasie rzeczywistym dla wielu aktywów. Połączysz się z API brokerów, zaimplementujesz algorytmy realizacji zleceń, takie jak TWAP i VWAP, oraz wdrożysz strategie na rynki na żywo. Modele uczenia maszynowego do klasyfikacji kierunku cen i wykrywania stanów rynku są zintegrowane w pełnym potoku.

Jak uczysz się w praktyce Kurs tradingu w Pythonie

Jak ćwiczysz Kurs tradingu w Pythonie

Dla firm, które chcą szkolić swój zespół

W Dedika dla firm kurs zawiera ćwiczenia i przykłady dostosowane do Twojego biznesu i potrzeb Twojej firmy.

Kliknij tutaj

Treść kursu

8 Rozdziały • 38 LekcjeCzas trwania od 4 do 360 godzin (Ty decydujesz)

Rozdział 1Zobacz szczegóły

Podstawy Pythona dla Traderów

Lekcja 1 • Podstawowe Elementy Składni Pythona
Omówienie zmiennych, typów danych, operatorów i instrukcji sterujących na przykładach związanych z tradingiem. Zapewnia płynność językową niezbędną do dalszej manipulacji danymi.
Lekcja 2 • Konfiguracja Środowiska Tradingowego
Zainstaluj Pythona, Jupyter i kluczowe biblioteki finansowe w odtwarzalnym środowisku pracy. Ustanawia techniczną bazę, od której zależą wszystkie kolejne rozdziały.
Lekcja 3 • Struktury Danych dla Danych Rynkowych
Poznaj listy, krotki, słowniki i zbiory jako kontenery dla rekordów cen i transakcji. Bezpośrednio odwzorowuje sposób przechowywania i dostępu do danych rynkowych w praktyce.
Lekcja 4 • Operacje Wejścia/Wyjścia i Podstawowa Obsługa Błędów
Odczyt i zapis plików CSV i tekstowych oraz elegancka obsługa błędów wykonania. Przygotowuje do wczytywania surowych plików z danymi rynkowymi bez awarii skryptów.

Rozdział 2Zobacz szczegóły

NumPy i Pandas dla Danych Rynkowych

Lekcja 1 • Serie i DataFrame w bibliotece Pandas
Twórz i przeglądaj Serie oraz DataFrame reprezentujące historie cen. Ustanawia podstawową strukturę danych używaną w całym kursie.
Lekcja 2 • Czyszczenie i Przekształcanie Danych OHLCV
Obsługa brakujących wartości, duplikatów i niezgodności typów w surowych danych rynkowych. Czyste dane są warunkiem wstępnym niezawodnego generowania sygnałów w późniejszych rozdziałach.
Lekcja 3 • Indeksowanie Szeregów Czasowych za pomocą DatetimeIndex
Parsowanie dat, ustawianie DatetimeIndex i próbkowanie danych w różnych częstotliwościach. Indeksowanie świadome czasu jest niezbędne do dalszej pracy z sygnałami i backtestingiem.
Lekcja 4 • Tablice NumPy i Wektoryzowane Obliczenia Matematyczne
Twórz i operuj na tablicach, aby zastąpić wolne pętle Pythona w obliczeniach cen. Operacje wektoryzowane są szkieletem wydajności wszystkich późniejszych analiz.
Lekcja 5 • Operacje GroupBy, Merge i Pivot
Agregacja danych wielu aktywów, łączenie zbiorów po kluczach i przekształcanie za pomocą tabel przestawnych. Te operacje stanowią podstawę analizy portfelowej wprowadzonej w późniejszych rozdziałach.

Rozdział 3Zobacz szczegóły

Pobieranie i Zarządzanie Danymi Rynkowymi

Lekcja 1 • Korzystanie z Bibliotek Danych Finansowych
Pobieraj historyczne dane OHLCV za pomocą specjalnie zaprojektowanych opakowań Pythona dla dostawców danych rynkowych. Zmniejsza ilość kodu szablonowego i przyspiesza prototypowanie pomysłów tradingowych.
Lekcja 2 • Budowa Wielokrotnego Użytku Potoku Danych
Hermetyzuj kroki pobierania, czyszczenia i przechowywania w modułową, wywoływalną klasę potoku. Wielokrotnego użytku potoki są podstawą odtwarzalnych badań i live tradingu.
Lekcja 3 • Dostęp do Danych za pomocą REST API
Wysyłaj uwierzytelnione żądania HTTP i parsuj odpowiedzi JSON do DataFrame. Ustanawia wzorzec dla całego pozyskiwania danych przez API w kursie.
Lekcja 4 • Przechowywanie Danych w Lokalnych Bazach Danych
Utrwalaj dane rynkowe w magazynach SQLite i HDF5 w celu szybkiego, wielokrotnego dostępu. Efektywne przechowywanie zapobiega zbędnym wywołaniom API i przyspiesza przepływy pracy w backtestingu.

Rozdział 4Zobacz szczegóły

Wskaźniki Techniczne i Generowanie Sygnałów

Lekcja 1 • Wskaźniki Zmienności i Wolumenu
Obliczaj wstęgi Bollingera, ATR i wskaźniki oparte na wolumenie do oceny warunków rynkowych. Kontekst zmienności i wolumenu poprawia jakość sygnałów i sizing pozycji.
Lekcja 2 • Korzystanie z TA-Lib i pandas-ta
Wykorzystaj uznane biblioteki wskaźników, aby przyspieszyć rozwój i zweryfikować niestandardowy kod. Wskaźniki oparte na bibliotekach zmniejszają liczbę błędów i umożliwiają szybkie prototypowanie strategii.
Lekcja 3 • Wskaźniki Podążające za Trendem
Zaimplementuj średnie ruchome, MACD i ADX do identyfikacji kierunkowych trendów cen. Sygnały trendu stanowią najczęstszą logikę wejścia w strategiach systematycznych.
Lekcja 4 • Wskaźniki Pędu i Oscylatory
Zbuduj RSI, Stochastic i wskaźnik tempa zmian do pomiaru pędu cen. Oscylatory uzupełniają filtry trendu poprzez identyfikację warunków wykupienia i wyprzedania.
Lekcja 5 • Kodowanie Sygnałów jako Reguł Transakcyjnych
Konwertuj ciągłe wartości wskaźników na dyskretne sygnały pozycji długiej, krótkiej i neutralnej. Czyste kodowanie sygnałów jest bezpośrednim wejściem do silnika backtestingu zbudowanego w następnej kolejności.

Rozdział 5Zobacz szczegóły

Backtesting Strategii Transakcyjnych

Lekcja 1 • Koncepcje Backtestingu Zdarzeniowego
Wprowadzenie symulacji księgi zleceń, logiki realizacji zleceń i modelowania poślizgu dla realistycznych wyników. Silniki zdarzeniowe ujawniają realia realizacji zleceń, które maskują testy wektoryzowane.
Lekcja 2 • Korzystanie z Backtrader i Zipline Lite
Uruchamiaj strategie za pomocą uznanych frameworków backtestingu open-source, aby uzyskać bogatsze analizy. Frameworki narzucają dyscyplinę i zapewniają wbudowane raportowanie niedostępne we własnych silnikach.
Lekcja 3 • Unikanie Przetrenowania i Podglądania Danych
Zastosuj walidację kroczącą i testy poza próbą w celu wykrycia fałszywych wyników. Przetrenowanie jest główną przyczyną gorszych wyników w live tradingu po backtestingu.
Lekcja 4 • Podstawy Wektoryzowanego Backtestingu
Przekształcaj sygnały pozycji na dzienne stopy zwrotu za pomocą wektoryzowanych operacji pandas. Wektoryzowany backtesting jest szybki i stanowi główny silnik do oceny wszystkich strategii.
Lekcja 5 • Metryki Wyników i Statystyki
Oblicz wskaźnik Sharpe'a, maksymalne obsunięcie kapitału, CAGR i wskaźnik wygranych z szeregów stóp zwrotu. Ilościowe metryki zastępują subiektywne odczytywanie wykresów obiektywną oceną strategii.

Rozdział 6Zobacz szczegóły

Budowa Portfela Inwestycyjnego i Zarządzanie Ryzykiem

Lekcja 1 • Metryki Ryzyka i Kontrola Obsunięcia Kapitału
Monitoruj wartość narażoną na ryzyko, oczekiwany niedobór i kroczące obsunięcie kapitału w czasie rzeczywistym. Ciągłe monitorowanie ryzyka zapobiega katastrofalnym stratom podczas niekorzystnych reżimów rynkowych.
Lekcja 2 • Estymacja Stopy Zwrotu i Kowariancji
Oblicz oczekiwane stopy zwrotu i macierze kowariancji z historycznych danych cenowych. Dokładne oszacowania są danymi wejściowymi, które decydują o jakości każdego wyniku optymalizacji.
Lekcja 3 • Metody Ustalania Wielkości Pozycji
Zaimplementuj reguły fixed fractional, kryterium Kelly'ego i skalowane zmiennością. Właściwy sizing określa, jakim kapitałem zarządza każdy sygnał, bezpośrednio wpływając na obsunięcie kapitału.
Lekcja 4 • Optymalizacja Średniej i Wariancji Portfela
Użyj scipy i PyPortfolioOpt do rozwiązania dla granicy efektywności i optymalnych wag. Optymalizacja średniej i wariancji przekształca szacunki stóp zwrotu/ryzyka w praktyczne alokacje.
Lekcja 5 • Modelowanie Rebalansowania i Kosztów Transakcyjnych
Zaplanuj okresowe rebalansowanie i zamodeluj wpływ kosztów na stopy zwrotu netto. Częstotliwość rebalansowania i modelowanie kosztów łączą teoretyczne alokacje z rzeczywistymi wynikami.

Rozdział 7Zobacz szczegóły

Algorytmiczna Realizacja Zleceń

Lekcja 1 • Algorytmy Realizacji Zleceń (TWAP i VWAP)
Zbuduj algorytmy podziału TWAP i VWAP w celu zmniejszenia wpływu rynkowego dużych zleceń. Algorytmy realizacji zleceń są niezbędne, gdy wielkość zlecenia jest znacząca w stosunku do wolumenu.
Lekcja 2 • Integracja z API Brokera
Uwierzytelnij się i współpracuj z REST API brokera w celu składania i zarządzania zleceniami. Integracja API jest pomostem między przetestowanymi sygnałami a rzeczywistą realizacją na rynku.
Lekcja 3 • Monitorowanie Realizacji Zleceń i Alertowanie
Rejestruj wszystkie zdarzenia zleceń i wyzwalaj alerty w przypadku anomalii, takich jak brak realizacji lub przekroczenie limitów. Solidne monitorowanie jest operacyjną siatką bezpieczeństwa dla każdego systemu live tradingu.
Lekcja 4 • Typy Zleceń i Logika Realizacji
Zaimplementuj zlecenia rynkowe, limitowane, stop i bracket z warunkową logiką realizacji. Wybór odpowiedniego typu zlecenia bezpośrednio kontroluje jakość realizacji i ekspozycję na ryzyko.
Lekcja 5 • Paper Trading i Wdrożenie na Żywo
Uruchamiaj strategie w piaskownicy paper tradingu przed przejściem na kapitał na żywo. Etapowe wdrożenie pozwala wychwycić błędy integracji bez ryzyka finansowego.

Rozdział 8Zobacz szczegóły

Uczenie Maszynowe dla Strategii Transakcyjnych

Lekcja 1 • Ocena Modelu dla Danych Finansowych
Użyj walidacji krzyżowej z przeczyszczeniem i finansowych metryk do oceny jakości modelu bez wycieku danych. Standardowe metryki ML są niewystarczające dla skorelowanych szeregowo danych finansowych.
Lekcja 2 • Inżynieria Cech z Danych Cenowych
Przekształć surowe dane OHLCV w predykcyjne cechy odpowiednie dla modeli ML. Jakość cech determinuje moc predykcyjną modelu bardziej niż wybór algorytmu.
Lekcja 3 • Nadzorowane Modele Klasyfikacyjne
Trenuj klasyfikatory regresji logistycznej, losowego lasu i gradient boosting do przewidywania kierunku cen. Wyniki klasyfikacji mapują się bezpośrednio na generowanie sygnałów długiej/krótkiej pozycji.
Lekcja 4 • Uczenie Nienadzorowane dla Reżimów Rynkowych
Zastosuj k-średnich i modele mieszanin Gaussa do grupowania stanów rynku i dostosowywania strategii. Wykrywanie reżimu umożliwia dynamiczne przełączanie strategii w zależności od warunków rynkowych.
Lekcja 5 • Wdrażanie Modeli ML w Potoku na Żywo
Serializuj wytrenowane modele i zintegruj wywołania predykcyjne z potokiem realizacji. Wdrożenie produkcyjne wymaga wersjonowania, monitorowania i planowanego ponownego trenowania.

Certyfikacja

Twój ważny certyfikat ukończenia

Ten kurs jest dla Ciebie:

Trader detaliczny: chce zautomatyzować ręczne strategie i wyeliminować emocjonalne podejmowanie decyzji.
Specjalista finansowy: poszukuje umiejętności programowania, aby samodzielnie tworzyć prototypy pomysłów badawczych z zakresu analizy ilościowej.
Analityk danych: ma na celu bezpośrednie zastosowanie istniejących umiejętności analitycznych na rynkach finansowych i w tradingu.
Osoba zmieniająca karierę: celuje w role w handlu kwantytatywnym lub algorytmicznym z doświadczeniem w oprogramowaniu lub STEM.
Student inwestycji: chce praktycznej głębi technicznej wykraczającej poza to, co oferują uniwersyteckie kursy finansowe.
Programista hobbysta: jest ciekaw rynków i gotów do budowania prawdziwych narzędzi handlowych.

Co mówią nasi uczniowie

Wasze lekcje są doskonałe. Kupiłem pakiet roczny i w końcu mam możliwość śledzenia różnych tematów, które mnie interesują, bez konieczności zmiany platformy... dziękuję za wszystko, co robicie, już polecałem was innym osobom...