Phân tích dữ liệu tài chính bằng Python

Thời lượng

(Buổi học)

• Giới thiệu khóa học
• Hướng dẫn cài đặt môi trường Python
• Các thư viện Python phổ biến trong tài chính
• Minh họa tính toán giá trị tương lai và hiện giá với Python

• Các kiểu dữ liệu thường sử dụng: list
• Cấu trúc điều khiển trong Python: điều kiện, vòng lặp
• Thẩm định dự án và phân tích rủi ro của dự án đầu tư

• Giới thiệu matplotlib, pandas
• Line Plots
• Scatter Plots
• Tùy biến Plots
• Mô hình hóa dữ liệu bằng biểu đồ từ dự án đầu tư đến giá cổ phiếu

• Giới thiệu numpy
• Tạo hàm định giá trái phiếu và mô phỏng 1 trái phiếu
• Tạo hàm định giá cổ phiếu và mô phỏng bằng 1 công ty

• Giới thiệu scipy, statmodel
• Tính toán tỷ suất sinh lợi từ pandas hoặc numpy
• Tính toán các giá trị thống kê của tỷ suất sinh lợi và rủi ro của một và nhiều cổ phiếu.
• Tính toán rủi ro hệ thống beta của chứng khoán cũng như tỷ suất sinh lợi đòi hỏi khi đầu tư vào cổ phiếu
• Tính toán chi phí sử dụng vốn của chứng khoán

• Thu thập và Xử lý dữ liệu trên pandas
• Tính toán tỷ suất sinh lợi của danh mục
• Tính toán rủi ro của danh mục
• Tạo nhiều danh mục đầu tư random
• Tính chỉ số Sharpe Ratio với Python
• Tìm danh mục tối ưu

• Tạo giá trị ngẫu nhiên bằng numpy, scipy
• Tạo biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn
• Phân phối chuẩn – Hàm mật độ xác suất (pdf)
• Phân phối chuẩn – Hàm phân phối tích lũy (cdf)
• Phân phối chuẩn tắc và giá trị chuẩn tắc
• Xác xuất và giá trị z với scipy

• Cách sử dụng Phương pháp tham số để tính giá trị rủi ro
• Cách sử dụng phương pháp lịch sử để tính giá trị rủi ro
• Mô phỏng Monte Carlo cho giá trị rủi ro – tham số
• Mô phỏng Monte Carlo cho Giá trị Rủi ro – Boostrapping
• Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR)
• Dynamic & path-dependent Simulations

• Mô phỏng giá cổ phiếu riêng lẻ
• Mô phỏng giá các cổ phiếu trong danh mục
• Phân tích rủi ro dự án