Python pour l'Analyse Financière & Algorithmes de Trading

Apprenez NumPy, Pandas, Matplotlib, Zipline, la Finance, les Time Series pour du Trading Algorithmique avec Python !

4.63 (668 reviews)

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Français

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Investing & Trading

What you will learn

Utiliser la bibliothèque NumPy de Python pour travailler rapidement avec des données numériques

Utiliser la bibliothèque Pandas de Python pour analyser et visualiser des données

Utiliser la bibliothèque Matplotlib de Python pour créer des graphiques personnalisés

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 sur Quantopian

Why take this course?

Bienvenue dans ce cours sur Python pour la Finance ! 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, alors c'est le cours qu'il vous faut !

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.

Jose & Rod

Nous couvrirons les sujets suivants utilisés par les professionnels de la finance :

Principes fondamentaux de python
NumPy pour un traitement numérique très rapide
Pandas pour une analyse efficace des données
Matplotlib pour la visualisation de données
Utilisation de pandas-datareader et de Quandl pour l'extraction de données
Techniques d'analyse des séries temporelles de Pandas
Analyse des rendements boursiers
Rendements quotidiens cumulatifs
Volatilité et risque lié aux titres
EWMA (Moyenne Mobile Pondérée Exponentiellement)
Statsmodels
ETS (Erreur-Tendance-Saisonnalité)
ARIMA (Moyennes Mobiles Intégrées Auto-Régressives)
Graphiques d'Auto-Corrélation et graphiques d'Auto-Corrélation partielle
Bases de la Finance
Ratio de Sharpe
Optimisation de la répartition du portefeuille
Optimisation de porte feuille financier: la frontière efficiente de Markowitz
Types de fonds d'investissement
Transactions boursières
Vente à découvert ou position courte
Modèle d'évaluation des immobilisations
Fractionnement d'actions et dividendes
Hypothèses des marchés financiers efficients
Bonus : Syntaxe et stratégies de Trading Algorithmique
Négociation de contrats à terme ou futures (Trading)

Reviews

Lucien

July 2, 2023

Super cours, très clair, j'ai beaucoup progressé ! Merci Rod. Je cherchais ce genre de modules pour apprendre efficacement. Si je devais proposer une amélioration : - peut-être des exercices plus réguliers (notamment dans la deuxième partie). On passe assez vite sur les codes plus complexes sans se tester sur nos capacités ; - quelques explications pour l'adaptation des vidéos Quantopian à Blueshift, lorsque c'est possible...par exemple des substituts pour les bibliothèques, pour les API Morningstar, ou les analyses de backtest via codes de hachage. Malheureusement ca se complexifie beaucoup avec la perte de Quantopian et les multiples bibliothèques à importer. On "perd" parfois du temps à chercher comment adapter le code proposé, sans toujours savoir si l'on trouvera quelque chose! Mention spéciale à la page sur le reportage BlackRock. Bravo pour cette analyse ! A nouveau, merci beaucoup Lucien

Sylvain

December 13, 2022

Merci beaucoup pour le cours. Dommage que la partie sur Quantopian ne soit pas intégralement portée sur une nouvelle plateforme.

Ronan

August 14, 2022

Certains sujets ne sont plus d'actualité, les packages et commandes associées ont évoluées depuis, c'est dommage car c'est de ce fait difficile lorsque l'on débute, sinon le formateur maîtrise son sujet

Bichara

July 26, 2022

je suis vraiment satisfait c'est un cour qui est trop détaillé et trop enrichissant surtout sur la partie de Sharpe j'aurais juste souhaité avoir plus des détailles sur le ratio de Sharpe.

Bruno

June 6, 2022

J'aurais vraiment aimé attribuer une meilleure note à cette formation dont une bonne partie reste d'un bon niveau je trouve. En effet, toute la partie sur numpy et pandas est plutôt bien réalisée et il faut, à mon avis, prendre le temps de chercher les exercices soi-même plutôt que de regarder les solutions. C'est vraiment la meilleure façon d'apprendre. Certains chapitres, bien qu'intéressants (données de séries temporelles), semblent toutefois sans application immédiate avec le sujet qui est l'analyse financière et le trading algorithmique. Si je me rappelle bien, le formateur le mentionne même dans une vidéo. Pourquoi rajouter ce chapitre alors ? Certains sous-jacents mathématiques mériteraient d'être rappelés aussi parfois et certaines solutions tombent parfois un peu de nul part ce qui est un peu frustrant quand on aime bien comprendre pas à pas le pourquoi du comment. Mais au final, le plus pénible est l'impossibilité de répliquer correctement les exemples présentés sous Quantopian. Cette plate-forme n'étant plus disponible, il faut migrer sur Blueshift qui de toute évidence ne présente pas la même API. J'ai perdu beaucoup de temps à bidouiller et après avoir posté 3 exemples de code qui ne tournent pas, j'ai décidé d'arrêter cette formation à 90% afin d'en trouver une autre plus complète ou d'attendre la prochaine du même auteur sur Quantconnect dont j'apprécie quand même les qualités pédagogiques. Je terminerai probablement le visionnage des 2 dernières sections mais pour quelqu'un qui apprécie l'aspect "hands on", c'est un peu dommage.

Eric

February 27, 2022

C'est un très bon cour que j'ai pris le temps de suivre jusqu'au bout. J'aurais juste souhaité avoir plus d'exercices pratiques avec quantopian comme ce fut le cas pour les parties qui traitent de pandas et numpy.

Azah

November 13, 2021

Un cours très bien réalisé, un très bon formateur, j'ai pu apprendre beaucoup de choses même en tant qu'amateur avec Python ! Du bon travail. Dommage pour Quantopian, quelques exemples en utilisant Blueshift m'auraient facilité la tâche mais le cours dans l'ensemble reste parfait ! Merci

William

September 27, 2021

Un cours solide sur les sujets les plus importants pour l'analyse financière et les techniques de mesure des risques à l'aide d'algorithmes et de la programmation.

Virgile

September 12, 2021

Cours intéressant mais obsolète à ce jour ... Le formateur est extrêmement doué et pédagogue, mais j'insiste : le cours n'est plus actualisé. Dès que l'on arrive dans la partie API, l'on est complétement bloqué par les changements. Malgré le statut, le cours n'est plus à jour, ce qui fait que je suis bloqué en milieu de formation ( vidéo 48 ). Je serai bien évidemment très heureux de changer mon évaluation en "5 étoiles" dès que le cours aura été réellement actualisé.

Anthony

August 29, 2021

Un cours véritablement excellent. J'ai démarré la programmation Python sur OpenClassroom, mais j'avais vite laissé tombé car le cours était vraiment indigeste et non ludique. Grâce au cours de Rod Paris, j'ai vraiment pu acquérir et consolider mes connaissances et ma pratique du langage Python, appliqué plus particulièrement à la finance. Un immense merci! Petit Bémol: les sections sur Quantopian doivent être entièrement revues en proposant cette fois une plateforme qui est encore d'actualité! Quelle frustration tout de même! Proposez des sections complètes sur BlueShift par exemple, et là, le sans-faute est assuré.

Wulfranck

June 6, 2021

Tres bon cours, mais Quantopian est bel et bien mort. Il faudrait adapter la partie du cours relatif à la section traitant du sujet

Thomas

June 4, 2021

Il y avait une faute d'orthographe sur un document écrit avant l'installation, rendant peu professionnel la formation mais les vidéos sont pour le moment d'une grande qualité, bien meilleures que ce que j'ai pu voir ailleurs.

Frédéric

December 31, 2020

j'ai apprécié les révisions NumPy, pandas et Matplotlib .. jaime beaucoup la présentation de stats models

Guillaume

December 5, 2020

Je commence juste a suivre ce cours et je tiens à préciser que le timbre de voix et le débit du narrateur est extrêmement agréable à écouter.

Orson

November 11, 2020

excellent cours rien n'a dire de plus super, un enseignant vraiment très pertinent dans les explications !!!

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