Prohledat Finančník.cz

Obsah: Proč jsou základy datové analýzy důležitější než kdy dřív Kurz postavený na Pythonu Proč absolvovat kurz Datová analýza pro tradery Osnova kurzu Jak kurz probíhá Zapojení do kurzu Obchodování na finančních trzích se obvykle spojuje s představou klikání do grafů a intuitivního vyhodnocování různých ukazatelů. Dnešní svět ale vyžaduje mnohem preciznější přístup: většina profesionálních traderů pracuje s daty – sbírají je, čistí, zpracovávají a analyzují. Následně na jejich základě dělají rozhodnutí, která stojí na pevných základech místo pouhých dojmů a emocí. Pokud chcete coby retailoví obchodníci posunout svůj trading na vyšší úroveň, je nezbytné osvojit si, jak s daty pracovat. A právě proto nyní v TechLabu spouštíme nový kurz Datová analýza pro tradery. Cílem kurzu je ukázat i naprostým začátečníkům ověřené taktiky zpracování tržních dat, které profesionální obchodníci využívají prakticky denně. Naučíte se data stahovat, třídit, čistit, interpretovat a využívat je k vytváření efektivnějších obchodních strategií. Proč jsou základy datové analýzy důležitější než kdy dřív I když se necítíte na to, abyste se pustili do klasického programování, dnešní doba nabízí stále víc „AI“ nástrojů, které umožňují pracovat s daty bez nutnosti psát vlastní kód. Přesto se podle našich dlouholetých zkušeností vyplatí rozumět základním principům, na kterých tyto nástroje fungují. Jen tak nad nimi získáte lepší kontrolu a jistotu, že reálně chápete, jak (a proč) vytvářejí určité výstupy. Kurz Datová analýza pro tradery vám proto přinese základní datovou gramotnost – takovou, abyste uměli data získat, zkontrolovat jejich správnost, očistit je či je zadat do AI nástroje a následně poznat, zda jsou jeho výstupy relevantní a použitelně interpretované. Kurz postavený na Pythonu Celý program je vystavěný na skriptovacím jazyce Python, který dnes tvoří jádro obrovského množství „AI“ i standardních datových nástrojů. Díky know-how, které v kurzu získáte, budete moct následně své dovednosti rozšířit do mnoha směrů. Proč absolvovat kurz Datová analýza pro tradery Praktické zaměření Kurz je navržen tak, aby každý krok ilustroval reálné obchodní situace. Nejde o akademické teorie. Na konci dvanáctitýdenního programu se budete umět postavit k reálným datům, provést jejich úpravu a vyvodit z nich užitečné závěry pro vlastní trading. Dva komplexní projekty V rámci kurzu nebudete jen pasivně naslouchat, ale rovnou si vyzkoušíte dva samostatné projekty. Díky tomu se učíte nejúčinněji – praxí. Vstřícný výklad Mnoho lidí odrazuje představa „datových tabulek“ a „programování“. Postupujeme proto pozvolna a názorně. Začneme definicí datových zdrojů a formátů, ukážeme si, jak data načíst a čistit a postupně se dostaneme k pokročilejším technikám. Vše probíhá ve vstřícném prostředí Jupyter Labu, kde můžete kód spouštět po malých částech a hned vyhodnocovat výsledky. Lektorská podpora Po celou dobu kurzu bude k dispozici Bogdan, kterého se můžete kdykoli ptát na cokoli nejasného. Pokud budete tápat, společně projdete daný problém tak, abyste se reálně posunuli z bodu A do bodu B. Bogdan stojí na Finančníkovi za vývojem autotraderu SignalTrader a má dlouholeté zkušenosti se systematickým tradingem. Skvělý start I když zatím o datové analýze nevíte vůbec nic, ukážeme vám, jak si vytvořit svůj první „datový pracovní postup“ (workflow). Ten pak můžete dále rozšiřovat a stavět na jeho základech. Osnova kurzu Kurz je rozdělen do deseti základních lekcí a dvou praktických projektů: Definice zdrojů a formátů Vysvětlení, kde data hledat, jak se k nim dostat a co všechno může být užitečným zdrojem pro trading. Budeme mluvit o různých formátech (CSV, Excel, databáze, online API) a jak s nimi pracovat. Zpracování a očištění dat Prakticky si ukážeme, jak data načíst do tabulek či specializovaných nástrojů, jak identifikovat chybějící hodnoty či duplicity a co to znamená pro naši analýzu. Naučíme se metody „čištění“ tak, aby nám v datech nezůstávaly nesmysly. Specifika práce s finančními daty a převody dat Ať už sbíráte data o akciích, futures nebo kryptoměnách, narazíte na rozdíly v časových pásmech, úpravy pro dividendy, případně splity. V této lekci se naučíte, na co si dát pozor, abyste měli data správně připravena pro obchodní rozhodnutí. Projekt A Po lekci 3 se pustíme do prvního praktického projektu. Ukážeme si kompletní workflow: od načtení surových dat a jejich očištění až po sjednocení formátů a prvotní vyhodnocení. Naučíte se vytvořit si vlastní „datový balík“, se kterým budete dále pracovat. Zkoumání trendů a sezónnosti Vysvětlíme si, co je trend, jak ho měřit a jak do analýz zahrnout sezónnost. Na reálných příkladech uvidíte, že sezónní vlivy se netýkají jen zemědělských komodit, ale mohou se vyskytovat i v indexech či akciích. Statistika pro datovou analýzu Představíme si základy statistiky: min/max, průměr, medián, směrodatnou odchylku. Ukážeme si histogramy, rozptylové grafy a naučíme se je číst v kontextu reálných tržních příkladů. Pokročilá agregace a transformace dat Zaměříme se na tvarování a přeskupování dat (pivoty), shrnutí denních dat do týdenních průměrů a podobně. Také se naučíte připravit pokročilejší funkce a vypočítat Sharpe ratio nebo drawdown. Korelace, porovnávání hodnot a heatmapy Různé instrumenty se mohou chovat podobně, nebo naopak zcela protichůdně. Naučíte se vyhodnocovat korelace, porovnávat volatilitu jednotlivých akcií a z heatmap hned vyčíst vzájemné vztahy na trhu. Volatilita a její vliv na cenové pohyby Ať už obchodujete opce nebo jen akcie, volatilita hraje klíčovou roli. Ukážeme si práci s indexem VIX a porovnání s ETF SPY. Zjistíte, jak využít VIX k filtraci obchodů nebo ke zkoumání vztahu mezi prudce rostoucí a následně klesající volatilitou. Modelování časových řad pomocí lineární regrese a predikce vývoje cen Zabrousíme do základů strojového učení v rámci retailového tradování a srozumitelného přístupu. Naučíte se stavět jednodušší modely lineární regrese, abyste získali přehled o možném budoucím vývoji cen. Reportování a automatizace analýzy Poslední lekce se zaměří na tvorbu a automatizaci reportů. Ukážeme, jak převést Jupyter Notebook do Python skriptu a spouštět jej plánovaně, abyste měli třeba každé ráno k dispozici vlastní shrnutí trhů. Projekt B Kurz zakončí druhý projekt, jehož konkrétní zaměření vzejde z průběžného zájmu účastníků. Může to být například vytvoření automatizovaného denního reportu sentimentu (vývoj SPY, VIX, RSI, tituly s největšími pohyby v S&P 500 atd.). Získáte tak hotovou šablonu, kterou si můžete kdykoliv rozšířit nebo upravit pro své vlastní potřeby. Jak kurz probíhá Kurz je rozdělen na výukové bloky, jež na sebe navazují. Každý týden získáte přístup k nové lekci, abyste měli dostatek času vše pochopit a samostatně vyzkoušet. Součástí výuky je: Video návod ke každé lekci, kde uvidíte krok za krokem, co a jak dělat. Z každé lekce vychází také jednoduchý domácí úkol. Ukázkové datasety a hotové skripty, se kterými můžete sami experimentovat a přizpůsobovat je svým potřebám. Uzavřené diskuzní fórum, kde budete v kontaktu s lektorem po celou dobu kurzu. Lektor vám pomůže vše zprovoznit, a pokud narazíte na zádrhel, vysvětlí, jak se posunout dál. Stačí hlavně chuť se něco nového naučit. Všechno ostatní společně doladíme. Zapojení do kurzu Kurz je zdarma dostupný všem účastníkům TechLabu. První lekci naleznete v členské sekci na této adrese. Pokud zatím do TechLabu přístup nemáte, zaregistrujte se zde: TechLab - zaměřeno na automatizaci a technickou podporu v obchodování. Nejvýhodnější je roční předplatné TechLab Automatizace, které kromě hotového autotraderu otevírá i kompletní archiv již publikovaných minikurzů: https://www.financnik.cz/forum/info/ostatni/minikurzy-prehled Pojďte s námi proniknout do světa datové analýzy a posuňte svůj trading na novou úroveň. Právě teď je ten správný čas začít – těšíme se na vás v kurzu Datová analýza pro tradery!