Python for finance
La masterclass che ti insegna
a costruire strategie di investimento
attraverso l’analisi dei dati
Python for finance La masterclass che ti insegna a costruire strategie di investimento attraverso l’analisi dei dati
Perché è così importante conoscere Python? Perché Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato in finanza quantitativa e criptovalute da ricercatori, analisti, portfolio manager e trader. Lo è oggi, e lo sarà sempre di più in futuro. Ecco perché abbiamo creato Python for finance. La masterclass online che ti mostra come applicare Python alla finanza nella pratica, insegnandoti a costruire le tue strategie di investimento attraverso l’analisi dei dati. A tua disposizione, un ricco set di risorse, codici e modelli quantitativi. Python for finance è una masterclass tenuta da mentori esperti in finanza quantitativa e fintech. Ideale per chi vuole cominciare ad investire, per chi è già un investitore esperto, o per chi desidera lavorare in finanza.
Costruisci la tua
strategia di investimento
Impara ad utlizzare Python
per creare la tua strategia
di analisi e di investimento.
Accedi a una ricca
libreria finanziaria
Usufruisci di una tra
le più complete librerie
per finanza al mondo.
Crea i tuoi modelli
di Trading
Utilizza uno strumento
di modellizzazione evoluto
in ambito quantitativo e cripto.
Cosa imparerai con la masterclass
Python for finance?
Python for finance?
1
Come utilizzare le librerie
Python per finanza.
Python per finanza.
2
Come leggere i dati attraverso
l’Analisi statistica.
l’Analisi statistica.
3
Come analizzare la
correlazione tra gli Asset.
correlazione tra gli Asset.
4
Come gestire i dati
attraverso un Dataframe.
attraverso un Dataframe.
5
Come analizzare un
Peer group di aziende.
Peer group di aziende.
6
Come implementare una
strategia e un backtesting.
strategia e un backtesting.
Scopri il programma completo
Le 4 lezioni che compongono la masterclass online Python for finance.
Lezione 1
• Introduzione a Python
• Come installare le librerie di Python
• Anaconda, Binder, Google Collab
• Come utilizzare Numpy, Pandas, Statsmodels
• Come utilizzare le librerie per finanza: Yahoo Finance, Quandl, IEX Cloud
Lezione 2
• Scarico e gestione dei dati
• Costruzione del Dataframe
• Combinazione delle diverse fonti di dati
• Come utilizzare le librerie plot: static plot (matplotlib, interactive plots bokeh, plotly)
• Analisi statistica dei dati storici
Lezione 3
• Analisi fondamentale
• Gestione dati di bilancio • Key Ratios
• Peer Group e competitor analysis
• Come costruire un Trading system con Ottimizzatore
• Screener di azioni con dati fondamentali
• Bonus: come implementare un Discounted Cash Flow Model (DCF Model)
Lezione 4
• Come sta cambiando la finanza e l’importanza del Big data
• Python all’interno della finanza quantitativa
• Come costruire un backtest
• Esempi di backtesting su azioni
• Come utilizzare Python per analizzare le opzioni
• Come scaricare i dati sulle opzioni
• Analisi quantitativa sulle opzioni
Lezione 1
• Introduzione a Python
• Come installare le librerie di Python
• Anaconda, Binder, Google Collab
• Come utilizzare Numpy, Pandas, Statsmodels
• Come utilizzare le librerie per finanza: Yahoo Finance, Quandl, IEX Cloud
Lezione 2
• Scarico e gestione dei dati
• Costruzione del Dataframe
• Combinazione delle diverse fonti di dati
• Come utilizzare le librerie plot: static plot (matplotlib, interactive plots bokeh, plotly)
• Analisi statistica dei dati storici
Lezione 3
• Analisi fondamentale
• Gestione dati di bilancio • Key Ratios
• Peer Group e competitor analysis
• Come costruire un Trading system con Ottimizzatore
• Screener di azioni con dati fondamentali
• Bonus: come implementare un Discounted Cash Flow Model (DCF Model)
Lezione 4
• Come sta cambiando la finanza e l’importanza del Big data
• Python all’interno della finanza quantitativa
• Come costruire un backtest
• Esempi di backtesting su azioni
• Come utilizzare Python per analizzare le opzioni
• Come scaricare i dati sulle opzioni
• Analisi quantitativa sulle opzioni
Alcuni esempi applicativi
disponibili con la masterclass Python for finance
DCF Model
Come creare un Discounted Cash Flow Model utilizzando il nostro codice e dati finanziari gratuiti.
Trading system e
Ottimizzatore di parametri
Come sviluppare un Trading system e utilizzare un Ottimizzatore di parametri tramite backtest.
Multipli e
competitor
Come analizzare multipli fondamentali e competitor per confrontare aziende di un settore o indice.
Asset e
Mappa di calore
Come creare la tua Mappa di calore analizzando la correlazione esistente tra aziende o asset.
Una masterclass
in collaborazione
con Riccardo Tinivella
Python specialist
Esperto in programmazione e scripting automation, ha costruito la sua expertise grazie a numerosi progetti sviluppati in ambito R&D. Ha lavorato per più multinazionali, come Safran e GE. Ora applica la sua esperienza – acquisita in ambito quantitativo – alla finanza, per implementare modelli di finanza quantitativa che automatizzano le strategie d’investimento. Dopo aver affrontato gli studi universitari, ha collaborato con il Politecnico di Torino in qualità di ricercatore. Oggi continua a collaborare con Università e Startup. Vive e lavora in Svizzera. In qualità di consulente, supporta aziende manifatturiere che operano nel settore delle macchine elettriche.
Cosa ti offre Python for finance
99 €
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Oltre 5 ore di formazione
Accesso illimitato ai contenuti
Timeline per apprendere step by step
Supporto costante di un mentore
Fruizione in modalità desktop e mobile
Webinar periodico di aggiornamento
Accesso a piattaforma online
Gruppo Telegram dedicato
+ 4 Bonus speciali
Accesso a registrazioni e slide delle lezioni
Accesso al codice degli esempi discussi
Accesso a codice per backtest e analisi opzioni
Risorse Menthor Q per l’utilizzo di Python
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Cosa differenzia una masterclass Menthor Q da molti corsi che puoi trovare in giro o online? Che è tenuta da mentori sempre al tuo fianco, anche dopo aver completato la masterclass. In ogni momento, infatti, puoi richiedere il nostro supporto diretto e confrontarti con altri investitori attraverso il gruppo Telegram dedicato: una community di oltre 2500 utenti (accesso gratuito con Q-Start). In più, hai la possibilità di richiedere una sessione privata di Menthoring, interamente dedicata a te.
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e privilegi riservati a chi vuole investire come un pro.
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