Dedika ni jukwaa la kujifunza kwa vitendo: kuandaa pendekezo la kibiashara, kuwa mtaalamu wa kucha, au kutumia zana mpya, kwa mfano. Haijalishi lengo lako ni lipi, maudhui bora kuhusu mada hiyo tayari yapo. Lakini mara nyingi yapo katika lugha nyingine, ni ghali, yameenea sehemu mbalimbali, hayana shughuli za kufanya mazoezi, au yanapatikana kwenye kozi ndefu mno kwa watu wenye ratiba ngumu. Ndiyo maana Dedika ina mbinu yake maalum: tunatafuta nyenzo hizi popote zilipo, tunapanga kile kinachofaa kwa malengo yako, tunakagua kwa msaada wa wataalamu waliopo kujibu maswali, na tunatengeneza mazoezi ili ujifunze kwa kufanya. Wewe ndiye wa muhimu zaidi kwenye safari yako na hakuna anayekujua vyema zaidi: chagua maudhui na muda wa kozi, kama utajifunza ukiwa na au bila intaneti na kwa aina ipi. Inaweza kuwa video, maandishi, sauti au muhtasari. Kwa njia yako, na kile tu kinachokufaa. Hapa, kila muda unaotumia kujifunza una thamani zaidi na unafika haraka kwenye kile kinachohitajika.

Ndio, kozi zetu zote zina toleo la bure. Kozi za bure zina maudhui yale yale ya hali ya juu kama toleo la Pro, lakini hazina mwalimu wala upimaji wa AI (ingekuwa ghali sana kutoa bure), hazina upatikanaji bila mtandao, wala uwezo wa kuchapisha muhtasari, kuna kikomo cha saa moja ya kujifunza kwa siku, na upatikanaji wa siku 90 (muda wa kutosha kumaliza kozi). Kama unalenga kujifunza, kozi yetu ya bure itatosha kupata maarifa yote unayohitaji. Hata hivyo, kama unahitaji manufaa mengine, ni bora uchague Pro. Fedha zinazopatikana kutokana na kozi za Pro ni muhimu sana ili tuendelee kutoa kozi za bure. Kwa njia hii, tunajaribu kusawazisha dhamira yetu na uendelevu wa mradi.

Kozi zinajumuisha maudhui bora zaidi duniani kuhusu mada husika: video, sauti, makala, na vitabu. Maudhui haya yote yana muhtasari, podikasti (kwa vitabu na makala), na maandishi (kwa video na sauti). Unachagua jinsi unavyopenda kutumia maudhui hayo. Kila nyenzo ina maswali maalum ya kuimarisha maarifa. Zaidi ya hayo, kozi inaundwa na sura unazochagua, hivyo unaweza kusoma kile tu kinachokuhusu. Mwisho wa kila sura, kuna mradi wa vitendo unaohusiana na taaluma yako ili kufanya mazoezi ya ulichokijifunza.

Muda wa kozi utakuwa ule utakaoamua wakati wa kuchagua sura, ukitofautiana kati ya saa 10 hadi 300, kulingana na mahitaji yako.

Kozi zetu zinajumuisha muhtasari mwishoni mwa kila sura, ambao unaweza kupakua kama PDF na kuuchapisha.

Zaidi ya wanafunzi milioni 2 duniani kote

Inapatikana katika nchi zaidi ya 180

Cheti chako cha kuhitimu kinatambuliwa nchini kwako

Ukurasa wa Nyumbani

...

Kozi ya Python kwa Trading

Kozi zote

Biashara na Uchumi

Uwekezaji

Kozi ya Python kwa Trading

Kwa viwango vyote

Kozi ya Python kwa Trading

Jua Python kwa ajili ya biashara kwa kujenga mifumo halisi — kutoka kwa mifumo ya data na viashiria vya kiufundi hadi injini za majaribio ya nyuma na miunganisho ya moja kwa moja ya dalali. Kozi hii inakupeleka kutoka misingi ya Python hadi kupeleka mikakati ya kialgoriti na kujifunza kwa mashine na udhibiti wa hatari. Kila dhana inatumiwa moja kwa moja kwenye data ya soko ili ujuzi wako uwe tayari kwa uzalishaji tangu siku ya kwanza.

Dedika kwa biashara

Unachojifunza:

Utajifunza kuanzisha mazingira ya kitaaluma ya utendaji kazi wa Python na kudhibiti data ya soko ya OHLCV kwa kutumia NumPy na pandas. Utahesabu viashiria vya kiufundi, kutoa ishara za biashara, na kutathmini mikakati kupitia mifumo ya majaribio ya nyuma yenye vekta na yenye matukio. Kozi inashughulikia uboreshaji wa mkoba wa uwekezaji, ukubwa wa msimamo, na ufuatiliaji wa hatari kwa wakati halisi katika mali nyingi. Utaunganishwa na API za dalali, kutekeleza algoriti za utekelezaji kama TWAP na VWAP, na kupeleka mikakati kwenye masoko halisi. Mifano ya kujifunza kwa mashine ya uainishaji wa mwelekeo wa bei na utambuzi wa hali imejumuishwa katika mfumo mzima.

Jinsi unavyosoma kwa vitendo Kozi ya Python kwa Trading

Jinsi unavyofanya mazoezi Kozi ya Python kwa Trading

Kwa wewe ambaye ni kampuni na unataka kufundisha timu yako

Katika Dedika kwa kampuni, kozi inakuja na mazoezi na mifano inayohusiana na biashara yako na kwa njia ambayo kampuni yako inahitaji.

Bofya hapa

Maudhui ya Kozi

Sura 8 • Masomo 38Muda kati ya saa 4 na 360 (unachagua)

Sura ya 1Angalia maelezo

Misingi ya Python kwa Wafanyabiashara

Somo la 1 • Misingi Muhimu ya Sintaksia ya Python
Funika vigezo, aina za data, waendeshaji, na mtiririko wa udhibiti kwa mifano yenye mada ya biashara. Hutoa ufasaha wa lugha unaohitajika kwa upotoshaji wote wa data unaokuja.
Somo la 2 • Kusanidi Mazingira ya Biashara
Sakinisha Python, Jupyter, na maktaba muhimu za kifedha katika nafasi ya kazi inayoweza kuzalishwa tena. Huweka msingi wa kiufundi ambao kila sura inayofuata inategemea.
Somo la 3 • Miundo ya Data kwa Data za Soko
Chunguza orodha, tupu, kamusi, na seti kama vyombo vya rekodi za bei na biashara. Huweka ramani moja kwa moja jinsi data za soko zinavyohifadhiwa na kufikiwa katika utendaji.
Somo la 4 • Kuingiza/Kutoa Faili na Kushughulikia Makosa Msingi
Soma na andika faili za CSV na maandishi, na shughulikia makosa ya wakati wa uendeshaji kwa uangalifu. Huwatayarisha wanafunzi kupokea faili za data ghafi za soko bila kuvunja hati.

Sura ya 2Angalia maelezo

NumPy na Pandas kwa Data za Soko

Somo la 1 • Mfululizo wa Pandas na DataFrames
Unda na kagua Mfululizo na DataFrames zinazowakilisha historia za bei. Huweka muundo mkuu wa data unaotumika katika kozi nzima.
Somo la 2 • Kusafisha na Kubadilisha Data za OHLCV
Shughulikia thamani zinazokosekana, marudio, na kutolingana kwa aina katika mifumo ghafi ya soko. Data safi ni sharti la kuaminika kwa uzalishaji wa ishara katika sura za baadaye.
Somo la 3 • Kuweka Faharasa ya Mfululizo wa Muda kwa DatetimeIndex
Chambua tarehe, weka DatetimeIndex, na piga sampuli tena data katika masafa mbalimbali. Kuweka faharasa kwa ufahamu wa muda ni muhimu kwa kazi zote za ishara na majaribio ya nyuma yanayokuja.
Somo la 4 • Safu za NumPy na Hisabati Vekta
Unda na endesha safu ili kubadilisha vitanzi vya polepole vya Python katika hesabu za bei. Uendeshaji wa vekta ni mgongo wa utendaji wa uchanganuzi wote unaofuata.
Somo la 5 • Uendeshaji wa GroupBy, Unganisha, na Pivot
Kusanya data ya mali nyingi, unganisha seti za data kwenye funguo, na ubadilishe umbo kwa meza za pivot. Uendeshaji huu unaunga mkono uchambuzi wa kiwango cha mkoba wa uwekezaji unaoletwa katika sura za baadaye.

Sura ya 3Angalia maelezo

Kupata na Kusimamia Data za Soko

Somo la 1 • Kutumia Maktaba za Data za Kifedha
Vuta data za OHLCV za kihistoria kwa kutumia vizimba vilivyoundwa maalum vya Python kwa watoa data wa soko. Hupunguza kazi ya mwongozo na kuharakisha uundaji wa mifano ya mawazo ya biashara.
Somo la 2 • Kujenga Bomba la Data linaloweza Kutumika Tena
Fanya hatua za kupata, kusafisha, na kuhifadhi ziwe darasa la bomba linaloweza kuitwa na la moduli. Mabomba yanayoweza kutumika tena ndio msingi wa utafiti unaoweza kuzalishwa tena na biashara ya moja kwa moja.
Somo la 3 • Kupata Data kupitia REST APIs
Tuma maombi ya HTTP yaliyoidhinishwa na uchambue majibu ya JSON kuwa DataFrames. Huweka mfano wa kufuata kwa ulaji wote wa data kupitia API katika kozi.
Somo la 4 • Kuhifadhi Data katika Hifadhidata za Ndani
Hifadhi data za soko katika hifadhi za SQLite na HDF5 kwa ufikiaji wa haraka unaorudiwa. Uhifadhi mzuri huzuia simu za API zisizo za lazima na kuharakisha utendakazi wa majaribio ya nyuma.

Sura ya 4Angalia maelezo

Viashiria vya Ufundi na Uzalishaji wa Ishara

Somo la 1 • Viashiria vya Mabadiliko na Kiasi
Hesabu Bendi za Bollinger, ATR, na viashiria vinavyotegemea kiasi ili kupima hali za soko. Mazingira ya mabadiliko na kiasi huboresha ubora wa ishara na ukubwa wa msimamo.
Somo la 2 • Kutumia TA-Lib na pandas-ta
Tumia maktaba za viashiria zilizoanzishwa ili kuharakisha maendeleo na kuthibitisha msimbo uliobinafsishwa. Viashiria vinavyotokana na maktaba hupunguza makosa na kuwezesha uundaji wa mifano ya haraka ya mkakati.
Somo la 3 • Viashiria vya Kufuata Mwenendo
Tekeleza wastani wa kusonga, MACD, na ADX ili kutambua mienendo ya bei ya mwelekeo. Ishara za mwenendo huunda mantiki ya kawaida zaidi ya kuingia katika mikakati ya utaratibu.
Somo la 4 • Viashiria vya Kasi na Oscillator
Jenga RSI, Stochastic, na viashiria vya Kiwango cha Mabadiliko ili kupima kasi ya bei. Oscillators hukamilisha vichungi vya mwenendo kwa kutambua hali za ununuzi kupita kiasi na uuzaji kupita kiasi.
Somo la 5 • Kusimba Ishara kama Kanuni za Biashara
Badilisha thamani za viashiria vinavyoendelea kuwa ishara za msimamo za urefu, ufupi, na tambarare. Usimbaji safi wa ishara ndio uingizaji wa moja kwa moja kwa injini ya majaribio ya nyuma inayojengwa ijayo.

Sura ya 5Angalia maelezo

Kujaribu Nyuma Mikakati ya Biashara

Somo la 1 • Dhana za Kujaribu Nyuma Zinazoendeshwa na Matukio
Tambulisha uigaji wa kitabu cha amri, mantiki ya kujaza, na uundaji wa utelezi kwa matokeo halisi. Injini zinazoendeshwa na matukio hufichua uhalisia wa utekelezaji ambao majaribio ya vekta huficha.
Somo la 2 • Kutumia Backtrader na Zipline Lite
Endesha mikakati kupitia mifumo iliyowekwa wazi ya majaribio ya nyuma ya chanzo huria kwa uchambuzi tajiri zaidi. Mifumo hulazimisha nidhamu na hutoa kuripoti zilizojengwa ndani ambazo hazipatikani katika injini maalum.
Somo la 3 • Kuepuka Kuzidisha Kukadiria na Kuchungulia Data
Tumia uthibitishaji wa kutembea mbele na upimaji nje ya sampuli ili kugundua matokeo ya uwongo. Kuzidisha kukadiria ndio sababu kuu ya utendaji duni wa biashara ya moja kwa moja baada ya majaribio ya nyuma.
Somo la 4 • Misingi ya Kujaribu Nyuma kwa Vekta
Tafsiri ishara za msimamo kuwa mapato ya kila siku kwa kutumia uendeshaji vekta wa pandas. Kujaribu nyuma kwa vekta ni kwa haraka na hufanyiza injini kuu ya tathmini ya mkakati wote.
Somo la 5 • Vipimo vya Utendaji na Takwimu
Kokotoa uwiano wa Sharpe, kushuka kwa thamani kwa juu zaidi, CAGR, na kiwango cha kushinda kutoka kwa mfululizo wa mapato. Vipimo vya kiasi hubadilisha usomaji wa chati za kibinafsi na tathmini ya lengo la mkakati.

Sura ya 6Angalia maelezo

Ujenzi wa Mkoba wa Uwekezaji na Usimamizi wa Hatari

Somo la 1 • Vipimo vya Hatari na Udhibiti wa Kushuka kwa Thamani
Fuatilia Thamani katika Hatari, Upungufu Unaotarajiwa, na kushuka kwa thamani kwa kusonga kwa wakati halisi. Ufuatiliaji wa hatari unaoendelea huzuia hasara mbaya wakati wa mifumo mbaya ya soko.
Somo la 2 • Kukadiria Mapato na Tofauti
Kokotoa mapato yanayotarajiwa na matiti ya tofauti kutoka kwa data za bei za kihistoria. Makadirio sahihi ndio pembejeo zinazoamua ubora wa matokeo ya uboreshaji wowote.
Somo la 3 • Mbinu za Ukubwa wa Msimamo
Tekeleza kanuni za ukubwa wa sehemu isiyobadilika, kigezo cha Kelly, na ukubwa uliopimwa kwa mabadiliko. Ukubwa sahihi huamua ni mtaji kiasi gani kila ishara inadhibiti, ikiamua moja kwa moja kushuka kwa thamani.
Somo la 4 • Uboreshaji wa Mkoba wa Uwekezaji wa Maana-Tofauti
Tumia scipy na PyPortfolioOpt kutatua kwa mpaka mzuri na uzani mwafaka. Uboreshaji wa maana-tofauti hutafsiri makadirio ya mapato/hatari kuwa ugawaji unaotekelezeka.
Somo la 5 • Urekebishaji wa Mkoba na Uundaji wa Gharama za Muamala
Panga urekebishaji wa mkoba wa mara kwa mara na uundaji athari ya gharama kwenye mapato halisi. Mzunguko wa urekebishaji wa mkoba na uundaji wa gharama huunganisha ugawaji wa kinadharia na utendaji wa ulimwengu halisi.

Sura ya 7Angalia maelezo

Utekelezaji wa Amri za Kialgoriti

Somo la 1 • Algoriti za Utekelezaji (TWAP na VWAP)
Jenga algoriti za kukata vipande vya TWAP na VWAP ili kupunguza athari ya soko kwenye amri kubwa. Algoriti za utekelezaji ni muhimu wakati ukubwa wa amri ni mkubwa ikilinganishwa na kiasi.
Somo la 2 • Ushirikiano wa API ya Dalali
Thibitisha utambulisho na wasiliana na API ya REST ya dalali ili kuweka na kusimamia amri. Ushirikiano wa API ndio daraja kati ya ishara zilizojaribiwa nyuma na utekelezaji halisi wa soko.
Somo la 3 • Ufuatiliaji wa Utekelezaji na Arifa
Rekodi matukio yote ya amri na anzisha arifa kwa hitilafu kama vile majaza yaliyokosa au vikomo vilivyovunjwa. Ufuatiliaji thabiti ni wavu wa usalama wa kazi kwa mfumo wowote wa biashara ya moja kwa moja.
Somo la 4 • Aina za Amri na Mantiki ya Utekelezaji
Tekeleza amri za soko, kikomo, kusimamisha, na mabano kwa mantiki ya utekelezaji wa masharti. Kuchagua aina sahihi ya amri inadhibiti moja kwa moja ubora wa kujaza na ufikiaji wa hatari.
Somo la 5 • Biashara ya Karatasi na Upelekaji wa Moja kwa Moja
Endesha mikakati katika sanduku la mchanga la biashara ya karatasi kabla ya kubadili mtaji wa moja kwa moja. Upelekaji kwa hatua hukamata hitilafu za ujumuishaji bila hatari ya kifedha.

Sura ya 8Angalia maelezo

Kujifunza kwa Mashine kwa Mikakati ya Biashara

Somo la 1 • Tathmini ya Muundo kwa Data za Kifedha
Tumia uthibitishaji mtambuka uliosafishwa na vipimo vya kifedha kutathmini ubora wa muundo bila kuvuja data. Vipimo vya kawaida vya ML havitoshi kwa data za fedha zilizohusishwa kwa mfululizo.
Somo la 2 • Uhandisi wa Vipengele kutoka kwa Data za Bei
Badilisha data ghafi za OHLCV kuwa vipengele vya utabiri vinavyofaa kwa miundo ya ML. Ubora wa kipengele huamua nguvu ya utabiri wa muundo zaidi ya uchaguzi wa algoriti.
Somo la 3 • Miundo ya Uainishaji Inayosimamiwa
Funza vitabiri vya urekebishaji wa logi, misitu ya nasibu, na kuongeza kasi ya gradient kutabiri mwelekeo wa bei. Matokeo ya uainishaji yanaweza kuwekwa ramani moja kwa moja kwa uzalishaji wa ishara za urefu/fupi.
Somo la 4 • Kujifunza Bila Usimamizi kwa Mifumo ya Soko
Tumia k-means na Miundo ya Mchanganyiko ya Gaussian kuweka katika makundi hali za soko na kurekebisha mikakati. Ugunduzi wa mfumo huwezesha ubadilishaji wa mkakati wa nguvu kulingana na hali za soko.
Somo la 5 • Kupeleka Miundo ya ML katika Bomba la Moja kwa Moja
Hifadhi miundo iliyofunzwa na uunganishe simu za utabiri kwenye bomba la utekelezaji. Upelekaji wa uzalishaji unahitaji uwekaji toleo, ufuatiliaji, na mafunzo yaliyopangwa upya.

Cheti

Cheti chako halali cha kukamilisha

Kozi hii ni kwa ajili yako:

Mfanyabiashara wa rejareja: anataka kujiendeshea mikakati ya mikono na kuondoa uamuzi wa kihisia.
Mtaalamu wa fedha: anatafuta ujuzi wa usimbaji ili kuunda mwanzilishi wa mawazo ya utafiti wa kiasi kwa kujitegemea.
Mchambuzi wa data: analenga kutumia ujuzi wa data uliopo moja kwa moja kwenye soko la fedha na biashara ya hisa.
Mtu anayebadilisha kazi: analenga nafasi za biashara za kiasi au za algoriti kutoka kwa usuli wa programu au STEM.
Mwanafunzi wa uwekezaji: anataka kina cha kitaalamu cha vitendo zaidi ya kozi za fedha za chuo kikuu.
Mtayarishaji programu wa kujifurahisha: ana shauku kuhusu soko la fedha na yuko tayari kujenga zana halisi za biashara.

Kile wanasema wanafunzi wetu

Madarasa yenu ni kamilifu. Nimenunua kifurushi cha mwaka mmoja na hatimaye nina nafasi ya kufuata mada mbalimbali zinazovutia bila kulazimika kubadilisha majukwaa... Nawashukuru kwa kila kitu mnachofanya, tayari nimewashauri kwa watu wengine...