|
Các thư viện Python phổ biến trong phân tích dữ liệu tài chính
Python là một công cụ đáng gờm trong việc phân tích dữ liệu và phát triển các công nghệ tài chính với tính linh hoạt cao và có hàng loạt thư viện (library) hỗ trợ cung cấp các phương tiện giúp xây dựng các mô hình tài chính đa dạng. Dưới đây là một số thư viện Python hữu ích trong lĩnh vực phân tích dữ liệu tài chính như Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn, StatsModels, Keras, Theano, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn…
>> Đăng ký khóa học Phân tích dữ liệu tài chính bằng Python
NumPy
NumPy (Numerical Python) là thư viện mở được sử dụng để xử lý các dữ liệu số, tính toán khoa học và toán học trong Python. NumPy chứa các cấu trúc dữ liệu ma trận (matrix data) và mảng đa chiều (multidimensional array), có thể thực hiện nhiều phép toán khác nhau trên mảng. Thư viện này bổ sung các cấu trúc dữ liệu cho Python để đảm bảo tính toán hiệu quả với mảng và ma trận, đồng thời cung cấp một lượng khổng lồ các hàm toán học hoạt động trên các mảng và ma trận này. Trong việc phân tích và xử lý dữ liệu với mảng (array), NumPy sẽ nhanh gọn hơn danh sách (list) nhờ tiêu thụ ít bộ nhớ hơn và thuận tiện khi sử dụng, giúp tối ưu hóa công việc hơn.
Scipy
NumPy cung cấp các cấu trúc toán học cơ bản để xử lý và lưu trữ dữ liệu. Nhưng để xây dựng các mô hình phức tạp dựa trên dữ liệu này, cần có một kho lưu trữ các công cụ và hoạt động thống kê cao cấp hơn. Với SciPy, thư viện mở này cung cấp các hàm và thuật toán quan trọng cho các tính toán khoa học nâng cao cần thiết để xây dựng các mô hình thống kê, bao gồm các thuật toán nội suy, tối ưu hóa, phân cụm, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu (algorithms for interpolation, optimization, clustering, transformation, and integration of data). Đây là công cụ hữu ích trong việc phân tích dữ liệu tài chính hoặc xây dựng các mô hình dự đoán.
Pandas
Tên gọi Pandas xuất phát từ "Panel Data" (dữ liệu bảng) và "Python Data Analysis" (phân tích dữ liệu bằng Python). Pandas thiết lập cấu trúc dữ liệu (DataFrame) trực quan và dễ sử dụng, được thiết kế đặc biệt cùng các chức năng như làm sạch, khám phá và thao tác dữ liệu để phân tích và xây dựng mô hình. DataFrame lưu trữ dữ liệu ở định dạng bảng bao gồm các hàng và cột giống như bảng tính (Spreadsheet), giúp phân tích dữ liệu dễ dàng hơn như tìm giá trị trung bình/ lớn nhất/ nhỏ nhất trên mỗi cột trong tập dữ liệu. Ngoài ra, Pandas còn cung cấp các chức năng nhập dữ liệu từ nhiều định dạng tiêu chuẩn khác nhau và các chức năng khác để vẽ đồ thị hay truy xuất số liệu thống kê.
Scikit-learn
Các chức năng trong Scikit-learn
|
Giống như Pandas, Scikit-learn được xây dựng dựa trên SciPy, NumPy và Matplotlib. Thư viện này xử lý hầu hết các kỹ thuật học máy (machine learning) phổ biến, với các chức năng bao gồm: Hồi quy (Regression: Linear and Logistic Regression); Phân loại (Classification: K-Nearest Neighbors); Phân cụm (Clustering: K-Means, K-Means++); Lựa chọn mô hình (Model selection); Tiền xử lý (Preprocessing: Min-Max Normalization)...
Statsmodels
Statsmodels được xây dựng trên SciPy và Pandas với nhiều tính năng nâng cao cho kiểm định và mô hình thống kê (statistical test and model), bao gồm các thống kê kết quả và chẩn đoán (diagnostics) cho công cụ ước tính (estimator) của các mô hình, với mục tiêu cung cấp bức tranh toàn cảnh về hiệu quả của mô hình. Các kết quả được kiểm tra dựa trên các gói thống kê.
TensorFlow, Theano và Keras
TensorFlow, Theano và Keras là các thư viện học sâu (deep learning) phổ biến trong Python. TensorFlow được phát triển để tính toán số (numerical computation) và học sâu, cung cấp nền tảng toàn diện và linh hoạt để xây dựng và triển khai các mô hình học máy, bộ công cụ phong phú để trực quan hóa (visualize) và gỡ lỗi quá trình đào tạo (debug the training process).
Theano được thiết kế để tối ưu hóa các hoạt động tính toán chuyên sâu, phù hợp cho việc nghiên cứu và thử nghiệm.
Keras là thư viện deep learning cấp cao chạy trên TensorFlow và Theano, cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu, đồng thời đặc biệt phù hợp để tạo mẫu và thử nghiệm nhanh. Keras tập trung vào tốc độ gỡ lỗi, tính đơn giản và tính đồng nhất của mã, khả năng bảo trì và khả năng triển khai.
Matplotlib
Một số biểu đồ trực quan hóa trong Matplotlib
|
Matplotlib là một thư viện toàn diện để tạo trực quan hóa các dạng biểu đồ tĩnh/động/tương tác (static, animated, and interactive visualization) trong Python. Có nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu trong Python nhưng Matplotlib là thư viện triển khai phổ biến nhất cho các mô hình tài chính.
Seaborn
Một số biểu đồ trực quan hóa trong Seaborn
|
Seaborn là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python được xây dựng dựa trên Matplotlib tích hợp chặt chẽ với cấu trúc dữ liệu của Pandas. Seaborn cung cấp một giao diện cấp cao để tạo đồ họa thống kê bằng Python. Các chức năng vẽ đồ thị của Seaborn hoạt động trên các dataframe và mảng, chứa toàn bộ tập dữ liệu và tổng hợp thống kê cần thiết để tạo ra các biểu đồ thông tin được trực quan hóa.
Python là công cụ hiệu quả và đắc lực trong việc phân tích dữ liệu tài chính, người dùng có thể linh hoạt lựa chọn các thư viện và chức năng phù hợp cho từng mô hình phân tích dữ liệu của mình, giúp nâng cao hiệu suất và hỗ trợ sử dụng dữ liệu để ra quyết định kinh doanh cuối cùng.
|
Khóa học "Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính bằng Python" được thiết kế cho những người quan tâm đến việc áp dụng công nghệ và khoa học dữ liệu để thực hiện phân tích chính xác và hiệu quả trong lĩnh vực tài chính. Khóa học không chỉ giúp bạn nắm vững kiến thức về lĩnh vực tài chính mà còn cung cấp cho bạn khả năng ứng dụng công cụ lập trình mạnh mẽ là Python để phân tích và trực quan hóa dữ liệu tài chính. Với sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và kỹ năng lập trình, bạn sẽ có khả năng tạo ra các báo cáo, đồ thị, và dự đoán tài chính chính xác và chuyên nghiệp. Khóa học được Hiệp hội Các nhà quản trị tài chính Việt Nam (VAFE) được cấp Chứng chỉ.
>> Đăng ký thông tin lớp học "Financial Analytics with Python/Phân tích dữ liệu tài chính bằng Python"
|
FILI
|
