Tôi đã làm việc tại Bloomberg trong 17 năm và xây dựng, quản lý cũng như lãnh đạo một số dự án và nhóm trên cơ sở toàn cầu. Sau Bloomberg, đã xây dựng các công ty của riêng mình như KlickAnalytics, ClickAPIs, ZoomMarkets cung cấp phân tích thị trường tài chính toàn cầu với dữ liệu hàng tera byte trên máy chủ đám mây
Tôi đã làm việc nhiều với PHP, Python, Angular, Rest APIs, Hệ thống đám mây, cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian, phân tích dữ liệu tài chính, hệ thống UNIX, MongoDB, PostgreSQL và thiết kế kiến trúc hệ thống nâng cao, v.v.
Niềm đam mê lớn nhất của tôi là phát minh, đổi mới, thay đổi mô hình, gián đoạn thay đổi trò chơi, con người, phát triển cá nhân và những cuộc phiêu lưu thực sự của cuộc sống. Làm chủ hoàn thành tốt công việc
Xin chào độc giả. Tất cả chúng ta đều biết cách thức hoạt động của Thị trường chứng khoán. Cổ phiếu là một phần nhỏ quyền sở hữu trong công ty. Giá cổ phiếu của công ty phản ánh đánh giá ròng của công ty và cũng cung cấp một cái nhìn sâu sắc về hoạt động của công ty. Những cổ phiếu này được giao dịch trên các sàn giao dịch và giá của chúng thay đổi liên tục do cung và cầu của chúng trên thị trường. Nếu một cổ phiếu có nhu cầu cao và nguồn cung thấp, tôi. e. nhiều người muốn mua nó và ít người sẵn sàng bán nó hơn thì giá cổ phiếu sẽ tăng lên và tương tự nếu cổ phiếu có nhu cầu thấp và nguồn cung cao, điều đó có nghĩa là nhiều người sẵn sàng bán nó hơn nhưng ít người hơn
Nhu cầu về cổ phiếu tăng đột ngột có thể do nhiều lý do bao gồm tin tức tích cực về công ty hoặc thông báo từ công ty. Sau một thời gian khi nhu cầu đối với cổ phiếu biến mất, giá của nó sẽ từ từ giảm xuống khi nhà đầu tư không còn hứng thú với nó. Giá cổ phiếu này tăng và giảm là một quá trình lặp đi lặp lại và lặp đi lặp lại. Sự biến động của cổ phiếu này khiến các nhà đầu tư lo lắng khi đầu tư vào một công ty. Vì vậy, để hiểu rủi ro liên quan đến nó, phải có một phân tích thích hợp về cổ phiếu trước khi mua nó. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cố gắng khám phá phần nổi của tảng băng chìm trong phân tích thị trường chứng khoán vì phân tích kỹ thuật chứng khoán là một lĩnh vực rộng lớn. Blog này có thể chứng minh là điểm khởi đầu cho bạn trong ngành này
Công cụ này không quan trọng đối với phân tích, nó có thể được thực hiện trong bất kỳ phần mềm thống kê nào như Python, R hoặc Excel nhưng vì mục đích của bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày phân tích bằng Python
nội dung
- thư viện được sử dụng
- Mô tả dữ liệu
- Phân tích thăm dò
- Ma trận biểu đồ phân tán
- Đường trung bình động
- Phần trăm tăng giá trị cổ phiếu
- Phần kết luận
thư viện được sử dụng
Sau đây là các thư viện bắt buộc phải cài đặt trước, có thể dễ dàng tải xuống với sự trợ giúp của chức năng pip. Một mô tả ngắn gọn về tên của Thư viện và ứng dụng của nó được cung cấp dưới đây
Thư việnỨng dụngYahoo FinanceĐể tải xuống dữ liệu chứng khoánPandasĐể xử lý các khung dữ liệu trong pythonNumpyNumerical PythonMatplotlibViết biểu đồimport pandas as pd import datetime import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import scatter_matrix !pip install yfinance import yfinance as yf %matplotlib inline
Mô tả dữ liệu
Chúng tôi đã tải xuống dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày bằng chức năng API tài chính của Yahoo. Đó là dữ liệu 5 năm nắm bắt Mở, Cao, Thấp, Đóng và Khối lượng
- Mở ra. Giá cổ phiếu khi thị trường mở cửa vào buổi sáng
- Đóng. Giá cổ phiếu khi thị trường đóng cửa vào buổi tối
- Cao. Giá cao nhất mà cổ phiếu đạt được trong ngày hôm đó
- Thấp. Giá thấp nhất mà cổ phiếu được giao dịch vào ngày hôm đó
- Âm lượng. Tổng lượng cổ phiếu được giao dịch trong ngày hôm đó
Ở đây, chúng tôi sẽ lấy ví dụ về ba công ty TCS, Infosys và Wipro là những công ty hàng đầu trong ngành cung cấp dịch vụ CNTT
start = "2014-01-01" end = '2019-1-01' tcs = yf.download['TCS',start,end] infy = yf.download['INFY',start,end] wipro = yf.download['WIPRO.NS',start,end]
Phân tích thăm dò
Mã Python
Biểu đồ trên là biểu thị giá cổ phiếu mở của ba công ty này thông qua biểu đồ đường bằng cách tận dụng thư viện matplotlib trong python. Biểu đồ cho thấy rõ ràng rằng giá của Wipro cao hơn khi so sánh nó với hai công ty khác nhưng chúng tôi không quan tâm đến giá tuyệt đối của các công ty này mà muốn hiểu các cổ phiếu này biến động như thế nào theo thời gian
tcs['Volume'].plot[label = 'TCS', figsize = [15,7]] infy['Volume'].plot[label = "Infosys"] wipro['Volume'].plot[label = 'Wipro'] plt.title['Volume of Stock traded'] plt.legend[]
Biểu đồ thể hiện khối lượng giao dịch của các công ty này, điều này cho thấy rõ ràng rằng cổ phiếu của Infosys được giao dịch nhiều hơn so với các cổ phiếu CNTT khác
#Market Capitalisation tcs['MarktCap'] = tcs['Open'] * tcs['Volume'] infy['MarktCap'] = infy['Open'] * infy['Volume'] wipro['MarktCap'] = wipro['Open'] * wipro['Volume'] tcs['MarktCap'].plot[label = 'TCS', figsize = [15,7]] infy['MarktCap'].plot[label = 'Infosys'] wipro['MarktCap'].plot[label = 'Wipro'] plt.title['Market Cap'] plt.legend[]
Chỉ khối lượng hoặc giá cổ phiếu không cung cấp sự so sánh giữa các công ty. Trong trường hợp này, chúng tôi đã vẽ đồ thị Khối lượng * Giá cổ phiếu để so sánh các công ty tốt hơn. Như chúng ta có thể thấy rõ ràng từ biểu đồ rằng Wipro dường như được giao dịch ở mức giá cao hơn
Đường trung bình động
Như chúng ta biết giá cổ phiếu rất biến động và giá thay đổi nhanh chóng theo thời gian. Để quan sát bất kỳ xu hướng hoặc mô hình nào, chúng ta có thể nhờ sự trợ giúp của mức trung bình 200 ngày trong 50 ngày
tcs['MA50'] = tcs['Open'].rolling[50].mean[] tcs['MA200'] = tcs['Open'].rolling[200].mean[] tcs['Open'].plot[figsize = [15,7]] tcs['MA50'].plot[] tcs['MA200'].plot[]
Ma trận biểu đồ phân tán
data = pd.concat[[tcs['Open'],infy['Open'],wipro['Open']],axis = 1]
data.columns = ['TCSOpen','InfosysOpen','WiproOpen']
scatter_matrix[data, figsize = [8,8], hist_kwds= {'bins':250}]Biểu đồ trên là sự kết hợp của các biểu đồ cho mỗi công ty và một biểu đồ phân tán tiếp theo lấy cổ phiếu của hai công ty cùng một lúc. Từ biểu đồ, chúng ta có thể hình dung rõ ràng rằng cổ phiếu Wipro đang thể hiện một cách lỏng lẻo mối tương quan tuyến tính với Infosys
Phần trăm tăng giá trị cổ phiếu
Phần trăm tăng giá trị cổ phiếu là sự thay đổi của cổ phiếu so với ngày hôm trước. Giá trị càng lớn hoặc dương hoặc âm thì cổ phiếu càng dễ bay hơi.
#Volatility tcs['returns'] = [tcs['Close']/tcs['Close'].shift[1]] -1 infy['returns'] = [infy['Close']/infy['Close'].shift[1]]-1 wipro['returns'] = [wipro['Close']/wipro['Close'].shift[1]] - 1 tcs['returns'].hist[bins = 100, label = 'TCS', alpha = 0.5, figsize = [15,7]] infy['returns'].hist[bins = 100, label = 'Infosysy', alpha = 0.5] wipro['returns'].hist[bins = 100, label = 'Wipro', alpha = 0.5] plt.legend[]
Rõ ràng từ biểu đồ rằng tỷ lệ phần trăm tăng trong biểu đồ giá cổ phiếu của TCS là rộng nhất, điều này cho thấy cổ phiếu của TCS biến động mạnh nhất trong số ba công ty được so sánh
Phần kết luận
Phân tích trên có thể được sử dụng để hiểu hành vi ngắn hạn và dài hạn của cổ phiếu. Một hệ thống hỗ trợ quyết định có thể được tạo ra nên chọn cổ phiếu nào từ ngành để có lợi nhuận thấp với rủi ro thấp hoặc lợi nhuận cao với rủi ro cao tùy thuộc vào khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư
Thoải mái kết nối qua Linkedin
https. //www. linkin. com/in/fasih-ahmad-61491aa9/
Phương tiện hiển thị trong bài viết này không thuộc sở hữu của Analytics Vidhya và được sử dụng theo quyết định của Tác giả