Si vous êtes intéressé par la façon dont on peut utiliser Python pour mener à bien des analyses financières rigoureuses et effectuer du trading algorithmique, n’hésitez plus et rejoignez cette formation !

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Cours Analyse Financière et Trading Algorithmique avec Python

Les compétences que vous allez acquérir dans ce cours d’Analyse Financière :

Contenu de ce module :

Ce cours vous guidera à travers tout ce que vous devez savoir pour utiliser Python pour la Finance et le Trading Algorithmique (utilisation de modèles mathématiques complexes gérés par ordinateur pour passer des ordres basés sur des critères de timing, de prix, de quantité…) ! Nous commencerons par apprendre les bases de Python, puis nous nous pencherons sur les différentes bibliothèques de base utilisées dans l’écosystème Py-Finance sur Jupyter. Cela comprends les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels, la plateforme Quantopian pour le Trading et bien plus encore !

— En résumé —

Ce cours est rempli de leçons intuitives et d’exercices pratiques pour s’exercer en situation réelle.

Nous avons voulu rendre ce cours le meilleur possible et nous sommes particulièrement enthousiastes à l’idée de le partager avec vous et vous voir progresser dans ce merveilleux monde de la Finance.

Contenu de ce cours d’Analyse Financière en quelques chiffres:

  • 14 sections clés pour appréhender les techniques d’Analyse Financière et de Trading Algorithmique
  • Code source inclus

Ce que vous apprendrez dans ce cours d’Analyse Financière :

  • Utiliser le module statsmodels pour l’analyse des séries temporelles
  • Calculer des statistiques financières telles que les rendements quotidiens, les rendements cumulatifs, la volatilité, etc.
  • Utiliser des Moyennes Mobiles Pondérées Exponentiellement
  • Utiliser des modèles ARIMA sur les données de séries temporelles
  • Apprendre des techniques fondamentales de Finance
  • Calculer le ratio de Sharpe
  • Optimiser sa gestion de portefeuilles financiers
  • Comprendre le modèle d’évaluation des actifs financiers
  • En savoir plus sur les hypothèses des marchés financiers efficients
  • Effectuer un trading algorithmique

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