Пока в мире все сидят дома на карантине, тоже решил с пользой проводить время. Всегда понимал. что необходимо постоянно прокачивать свои скиллы и навыки. Ведь мир не стоит на месте и трансформация проходит каждый день. Нужно овладевать конкурентными навыками, которых не будет у большинства. Баранку руля на такси крутить особых навыков не нужно. Кстати. я прошлой осенью тоже работал по выходным в такси, поэтому проходил через это лично.
Работая сейчас в крупной брокерской компании пытаюсь спрогнозировать будущее. Кем бы я хотел быть через 2-3-5 лет? Классический вопрос на собеседовании, на который последний раз я отвечал. что руководителем отдела. Но на самом деле меня привлекают цифры и интерфейсы. Я любитесь массы приложений на смартфоне для инвестирования, учета личных финансов и прочего. Поэтому очень часто вижу со стороны пользователи неудобства и факапы UI дизайнеров. А по поводу цифр, всегда ощущаю нехватку качественных программ для аналитики данных. прогнозирования поведения.
В первую очередь я имею ввиду инвестиции, трейдинг, биржа и все что с этим связано. Вот и обнаружил в себе потребность идти в сторону product manager со знаниями аналитики данных. Ввиду того, что образование у меня техническое и навыки программирования на html есть, то думаю справлюсь. Более 10 лет назад пытался изучать Delphi и PHP, но тогда это показалось мне скучным. Теперь же мир сильно изменился. Поэтому. буду периодически писать сюда как продвигается мое обучение и какая польза отт анализа биржевой информации.
Яндекс Практикум курс «Аналитик Данных»
Итак, в сентябре 2019 я пытался начать проходить этот курс, но тогда оттолкнула его стоимость почти 70 тыс рублей за пол года. Сегодня понимаю, что эта сумма вложения в себя может окупиться в будущем за несколько недель. И спустя пол года обнимешь. что к настоящему моменту я бы смог уже окончить этот курс и мое конкурентное преимущество на рынке труда выросло бы. Но пока оно не выросло, именно поэтому сейчас самое время начать.
Спасибо команде #Яндекс за такой классный продукт. Я некоторое время назад начинал изучение через Skill Factory, хочу отметить преимущество на стороне Yandex. В процессе изучения местами кажется «зачем тебе это все надо», но когда начинаешь предвкушать задачи. То есть задача аналитика как раз на основе исторических данных показать за какое время закрывался дивидендный гэп, например. Понятно, что именно такие сервисы уже существуют. Но ведь можно решать куда более интересные задачи и извлекать из них экономическую выгоду.
Пока длится пробный курс из 20 часов мне начинается нравится процесс изучения чего-то нового. После пробного периода нужно будет платить п 13 000 руб ежемесячно, надеюсь это того стоит. Так что вперед на пути к изучению Data Science Big Data.
Мощный инструмент анализа данных Power BI
Параллельно изучению базовых основ языка Питон Через тренажер Яндекса, скачал Power BI. Это мощная штука от компании Microsoft для анализа Big Data. Ведь теорию нужно сразу применять на практике, вот и попробуем.
Стоит отметить, что знания этой программы является базовым условием для всех вакансий аналитика данных на HH. Поэтому есть стимул постепенного изучения этого инструмента анализа данных и моделирования. К тому же очень наглядные и информативные визуальные диаграммы можно строить.
Исторические данные биржевой информации
Я сразу отправился на официальный сайт Московской биржи, но обнаружил платные данные. Конечно, это не удивительно, но все же хотелось бы сэкономить на этапе обучения. Поэтому почти вынужденно начал искать альтернативные источники данных. Но к Московской бирже претензий нет, подобные данные и нужно продавать. Ведь если их сделать бесплатными, т ценности в них не будет.
Я вспомнил, что на Смартлабе читал про экспорт данных на сайте Финама. На удивление. экспортировать итоги биржевых торгов можно бесплатно. Количество инструментов и параметров впечатляет. Потому я воспользовался любимым разделом алготрейдеров на сайте брокерской компании Финам. Довольно дружелюбный интерфейс и хорошие возможности. Большим пакетом исторические данные не скачать, но мне пока это и не нужно. Решил ограничиться котировками GAZP с дневным объемом и датами.
После скачивания данных за год по Газпрому. сразу же загрузил их в Power BI. Интерфейс в программе выглядит очень приветливо и интуитивно понятен. В момент импорта этих данных даже чувствовался какой то прилив сил и бодрости. И вот, что я получил. Период 60 минут, далее открытие, максимумы и минимумы торговой сессии. И конечно, проторгованный объем.
Первым действием решил попробовать, что полезного можно извлечь. Ведь так иначе, возможно через интерпретацию в будущем нужно будет объяснять торговому роботу. Решил попробовать с простой операции, отфильтровал по объему торгов. И увидел первой строчкой, что 3 июня 2019 был максимальный объем торгов по Газпрому за день. Конечно. это можно было посмотреть на графике визуально, но задача в другом. Попытаться объяснить алгоритму. что было в этот день.
Я отправился в Яндекс и спросил про эту магическую дату у поисковика. Первый сайт, который выдала поисковая машина я и открыл.
И вот сразу показался ответ, что именно в этот день был рекордный рост котировок за весь 2019 год. Акции подорожали сразу на 17% за день. Был обновлен исторический максимум. В этот день Gazprom стал самой дорогой компаний в России. Причина такой новости была на фоне повышения дивидендов Газпрома в 2 раза.
