使用 Python 从免费网络资源导入财务数据
获取数千种股票、债券、指数、（加密）货币的历史价格、基本面、指标/比率等
讲师：Alexander Hagmann
口袋资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
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你将学到什么
- 使用 Python 从网络导入免费/低价的财务数据
- 安装所需的库和软件包
- 使用强大的 API 和 Python 包装器包
- 下载数千只股票、指数、共同基金和 ETF 的历史价格和基本面
- 下载货币 (FOREX)、加密货币、债券等的历史价格
- 本地保存/存储数据
- Pandas 编码速成课程
要求
- 一些 Python 基础知识
- 能够存储和运行 Anaconda 的台式计算机（Windows、Mac 或 Linux）。本课程将引导您完成安装必要的免费软件。
- 能够传输视频和下载数据的互联网连接
- 最好是第一次使用 Pandas 库（不是必需的，课程中包含 Pandas 速成课程）
描述
（最新课程更新和完整代码审查将于 2023 年 4 月进行！）
处理财务数据时最关键和最昂贵的部分是什么？
熊猫编码？创建一些高级算法来分析和优化投资组合？构建算法交易和机器人咨询解决方案？或许！但很多时候是……获取数据！
财务数据稀缺，高级数据提供商通常每年收取20,000 美元的费用。和更多！
然而，在 95% 的财务专业人士或研究人员需要财务数据的情况下，实际上可以从免费或低价的网络资源中获取。其中一些提供了强大的 API 和 Python 包装器包，这使得使用 Python 导入数据变得 轻松舒适。
+++ 本课程向您展示如何从网络获取海量金融数据，并提供可下载的 Python 编码模板（Jupyter Notebooks）以方便您！+++
本课程涵盖四种不同的数据源，并详细解释如何安装所需的库以及如何使用几行Python代码下载和导入数据。您将可以访问
- 全球60+交易所
- 120,000+ 符号/工具
- 数千只股票、指数、共同基金和 ETF 的历史价格和交易量数据
- 外汇 (FOREX)： 150 多种实物货币/货币对
- 500 多种数字/加密货币
- 公司债券的基本面、评级、历史价格和收益率
- 商品（原油、黄金、白银等）
- 4,500 只美国股票的股票期权
- 数千种股票、指数、共同基金和ETF的基本面、指标和比率
- 资产负债表
- 损益表(P&L)
- 现金流量表
- 50+技术指标（例如 SMA、布林线）
- 实时和历史数据（追溯到 20 世纪 60 年代）
- 流式传输高频实时数据
- 股票分割和股息以及它们如何反映在股票价格中
- 了解如何根据股票分割和股息调整股票价格…
- …并为您的任务使用适当调整的数据！（避免陷阱！）
- 建立您自己的金融数据库…
…并节省数千美元！
你在等什么？一如既往，我提供 30 天退款保证。因此，您没有任何风险！
期待在课程中见到您！
本课程适合谁：
- 投资和金融专业人士（及其公司）每年在财务数据上花费数千美元。
- （金融）需要以少量预算处理大型金融数据集的学生和研究人员。
- 每个人偶尔都会使用财务数据。
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