به تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مبتنی بر احساسات سلام کنید. از قدرت تکنیکهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهرهبرداری از احساسات برای تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری (با پایتون) استفاده کنید، در حالی که فرضیه خود را به شدت تأیید میکنید.
قدرت دادههای متنی را برای انجام تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری با دقت، با استفاده از رویکردهای فرضیه محور که به شدت در ادبیات دانشگاهی و حرفهای پایهگذاری شدهاند، کاوش کنید. همه در حالی که از قدرت پایتون استفاده می کنید.
با استفاده از Python for Finance، کشف کنید که پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست و چگونه در امور مالی اعمال می شود.
در حین کار با نمونه بزرگی از دادههای دنیای واقعی کثیف که از منابع معتبر بهطور رایگان به دست آمدهاند، بر فرآیند 5 مرحلهای سیستماتیک برای تحلیل احساسات تسلط داشته باشید.
# ============================
# 2 بخش، 9 بخش برای تسلط
# ============================
(بهعلاوه، همه بهروزرسانیهای آینده گنجانده شده است!)
بخش اول: مبانی تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری
با به دست آوردن تسلط کامل بر اصول اصلی که کل فرآیند تحلیل سرمایه گذاری/تحلیل مالی را هدایت می کند، شروع کنید.
بازده تخمین روابط امنیت سرمایه گذاری را کاوش کنید
روابط قدرتمند بین قیمت، ریسک و بازده را کشف کنید
قانون اساسی تحلیل مالی - قانون یک قیمت را به طور مستقیم کشف کنید.
با معنای واقعی "شورت کردن" سهام و نحوه کار آن آشنا شوید
با نحوه محاسبه بازده سهام و بازده پرتفوی از ابتدا آشنا شوید
با داده های دنیای واقعی در پایتون کار کنید و دقیقاً بدانید که کد شما چه می کند و چرا کار می کند
بازده مورد انتظار اوراق بهادار مالی را برآورد کنید
بررسی کنید "بازده مورد انتظار" چیست و چگونه آنها را با میانگین ساده تخمین بزنید
با بازده های مورد انتظار "شرط دولتی" که نظرات شما را با داده ها ترکیب می کند عمیق تر شوید
با نحوه محاسبه بازده مورد انتظار با استفاده از مدلهای قیمتگذاری دارایی مانند CAPM (مدل قیمتگذاری دارایی سرمایه) آشنا شوید
مدلهای قیمتگذاری داراییهای چندعاملی از جمله "مدل 3 فاکتوری فاما فرانسوی"، کارهارت 4 ("تحرک") و موارد دیگر را کشف کنید
بر اساس نظری تسلط پیدا کنید و آنچه را که یاد می گیرید با استفاده از داده های دنیای واقعی در پایتون خودتان به کار ببرید!
کمیت کردن ریسک سهام و تخمین ریسک پرتفوی
ریسک یک سهام را بررسی کنید و یاد بگیرید که چگونه کل ریسک را از ابتدا کمیت کنید
دانش خود را برای هر سهامی که می خواهید کاوش کنید و با آن کار کنید، اعمال کنید
3 عامل موثر بر ریسک پرتفوی را کشف کنید (که یکی از آنها مهمتر از ترکیب دو عامل دیگر است)
نحوه تخمین ریسک پرتفوی را برای پرتفویهای 2 دارایی «ساده» کاوش کنید
با نحوه اندازهگیری ریسک پرتفوی چند سهام (از جمله کار با دادههای دنیای واقعی در پایتون!) آشنا شوید.
تسلط خود را بررسی کنید
پس. خیلی دانش، مهارت و تجربه. آیا برای چالش آماده ای؟ - در "تست به سوی تسلط"
شرکت کنیدحوزههایی را که باید در آنها بهبود ببخشید و در زمینه تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری بهتر شوید، شناسایی کنید
خود را برای موفقیت در تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی (NLP) با اطمینان از داشتن پایه ای دقیق آماده کنید
بخش دوم: تحلیل سرمایه گذاری/احساسات با پردازش زبان طبیعی (NLP)
مقدمه ای بر تحلیل احساسات پردازش زبان طبیعی در امور مالی
یک نمای کلی از آنچه پردازش زبان طبیعی (NLP) در زمینه امور مالی است به دست آورید.
تکنیکهای پردازش زبان طبیعی (NLP) را در حوزه مالی، هم در ادبیات آکادمیک و هم در ادبیات حرفهای - برای تحلیل زمینه، انطباق و تحلیل کمی (حداقل در اصل، تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری با نام مستعار) کشف کنید.
تحلیل احساسات چیست و در مورد فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات 5 مرحله ای Fervent بیاموزید تا به شما کمک کند سرمایه گذاری احساسات را به شیوه ای دقیق و از نظر آماری قوی انجام دهید.
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی طراحی فرضیه
بیاموزید که چگونه میتوانید ایدههای سرمایهگذاری مالی/پایاننامه سرمایهگذاری خود را با تبدیل آنها به فرضیههای قابل آزمایش که کوتاه، فوقالعاده خاص و قابل اندازهگیری هستند، بهطور رسمی بیان کنید.
انبوهی از منابع داده موجود را کاوش کنید، و اینکه چگونه می توانید به فرضیه مالی خود اجازه دهید انتخاب داده ها را هدایت کند.
از "دام GIGO" اجتناب کنید. با تکنیکهای تجزیه و تحلیل دادههای اکتشافی که طراحی شدهاند تا زمانی که به تجزیه و تحلیل مالی مبتنی بر احساسات/تحلیل سرمایهگذاری با استفاده از Python میروید، در جای خوبی طراحی شدهاند، ببینید چه چیزی برای شناخت واقعی دادههای مالی خود لازم است.
برآورد احساسات در سطح شرکت
در تعیین کمیت احساسات/احساسات شرکتها از ابتدا با استفاده از پایتون حرفهای شوید، بنابراین میتوانید از آنها برای تجزیه و تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری استفاده کنید.
رویکردهای مبتنی بر واژگان/فرهنگ لغت را برای تخمین احساسات در پایتون در حین ارزیابی انتقادی رویکردهای جایگزین (مثلاً استفاده از رویکردهای مبتنی بر "یادگیری ماشین" و اینکه چرا در برخی موارد نمیتوان آنها را به کار برد) استفاده کنید.
محاسبات احساسات را به صورت دستی کاوش کنید، از قدرت روشهای داخلی در چارچوب NLTK پایتون استفاده کنید.
برآورد بازده پورتفولیو احساسات
براوردهای احساسی در سطح شرکت خود را با دادههای قیمت سهام و بازده در پایتون پیوند/ادغام کنید تا روابط بین احساسات و بازده سهام را ارزیابی کنید (در نهایت با انجام تجزیه و تحلیل احساسات، از مزایای کار سخت خود بهره ببرید!).
چگونگی ادغام دادههای روزانه را با دادههای سالانه کشف کنید، در حالی که از روش "ffill" تعبیهشده در پایتون (Pandas) برای نگهداری آسان یک مجموعه داده روزانه استفاده میکنید.
نمونه کارها احساسات مرتب شده را تخمین بزنید و داده ها را در پایتون برای فشار نهایی آماده کنید.
تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
با استفاده از قدرت آمار برای آزمایش دقیق و اعتبارسنجی فرضیه خود به روشی قوی در پایتون، از حدس و گمان خودداری کنید.
در مورد اینکه چرا آمار منطقی است، از جمله اینکه چرا از یک آزمون آماری خاص (آزمون t) استفاده میکنیم، بینشی کامل به دست آورید
ببینید وقتی همه چیز آنطور که انتظار داشتید پیش نمی رود، چه کاری انجام دهید. و در نهایت، بیاموزید که آیا احساسات یک سهام واقعاً برای عملکرد مالی/سرمایه گذاری مهم است یا خیر.
طراحی شده برای DISTINCTION™
ما از همان تکنیکهای آموزشی آزمودهشده و کارآمد استفاده کردهایم که به مشتریان ما کمک کرده است تا در امتحانات خود شرکت کنند و حسابداران رسمی رسمی شوند، توسط مشهورترین بانکهای سرمایهگذاری در جهان استخدام شوند و در واقع، آنها را مدیریت کنند. نمونه کارها.
در اینجا به شما کمک می کنیم در تجزیه و تحلیل مالی و تحلیل احساسات تسلط پیدا کنید و شما را به یک حرفه ای در تجزیه و تحلیل مالی/تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری با پردازش زبان طبیعی (NLP) در پایتون تبدیل کنیم:
یک پایه جامد
شما پایه محکمی از مبانی اصلی که کل فرآیند تحلیل مالی/تحلیل سرمایه گذاری را هدایت می کند، به دست خواهید آورد. این اصول جوهره تجزیه و تحلیل مالی و تحلیل احساسات هستند که به درستی انجام شده است.
راهنماهای همراه با کد
تماشای ویدیوهایی را که در آن همه کد نوشته شده است فراموش کنید. ما از یک نوت بوک خالی Jupyter شروع می کنیم. و همه چیز را از ابتدا، یک خط در یک زمان کدنویسی کنید. به این ترتیب شما به معنای واقعی کلمه خواهید دید که چگونه تجزیه و تحلیل مالی دقیق/تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)/احساسات به عنوان پایه اصلی، یک مرحله در یک زمان انجام می دهیم.
انبوهی از سوالات تمرینی
آنچه را که یاد میگیرید فوراً با بیش از 100 سؤال تمرینی، همه با راهحلهای دقیق و بیعیب به کار ببرید. بهعلاوه، تکالیفی که شما را به خارج از منطقه راحتیتان میبرد.
منابع اثبات
اثبات ریاضی برای کدهای پایتون .ipynb و .py که از نظر ریاضی کنجکاو قابل اجرا هستند - همه شامل.
دوره های دقیق، با پشتوانه تحقیقات، با سادگی تدریس می شود
Support from Fervent
نمایش نظرات