Phân tích và giao dịch định lượng K3 - Buổi 5

Phân tích và Giao dịch Định lượng K3 - Buổi 5
🔹 Giới thiệu buổi học
✅ Video tiếp tục hành trình phân tích dữ liệu định lượng bằng Python, tập trung vào dự báo giá chứng khoán và phân tích dữ liệu thời gian (time series).
🔹 Nội dung chính
Xác định biến mục tiêu và dữ liệu đầu vào
✅ Xác định biến mục tiêu chính (giá cổ phiếu đóng cửa).
✅ Chọn các biến độc lập và cách chuẩn bị dữ liệu phù hợp.
Phân tích dữ liệu Time Series
✅ Hướng dẫn kiểm tra và xử lý tính chu kỳ và xu hướng trong dữ liệu.
✅ Sử dụng phương pháp phân rã thời gian (decomposition) để tách các thành phần trend, seasonality, và residual.
Dự báo và mô hình hóa dữ liệu
✅ Hướng dẫn xây dựng mô hình dự báo với Python.
✅ Sử dụng các thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy, và Statsmodels.
✅ Cách kiểm tra độ chính xác của mô hình dự báo và tinh chỉnh mô hình.
Vẽ biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu
✅ Tạo các biểu đồ xu hướng, chu kỳ mùa vụ và phần dư để hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu.
✅ Dùng Matplotlib để minh họa các kết quả phân tích.
Phân tích phần dư và kiểm định mô hình
✅ Kiểm tra phần dư của mô hình để đảm bảo dữ liệu không có mẫu ngẫu nhiên.
✅ Thực hiện kiểm định để đánh giá chất lượng mô hình.
🔹 Nhắc nhở
✅ Học viên nên thực hành phân tích với các bộ dữ liệu khác nhau để nâng cao kỹ năng.
✅ Kết hợp giữa phân tích lý thuyết và thực hành Python để hiểu sâu hơn về cách dự báo.
📢 Thông tin liên hệ Hướng Nghiệp Dữ Liệu
➡️ Zalo: zalo.me/058358...
➡️ Fanpage: huongnghiepdulieu
➡️ Website: huongnghiepdul...
➡️ Email: [e-mail]