Va bene giochiamo a "abbinare ciascuna funzionalità di Python a un'attività di trading".

Funzionalità Python (in grassetto).

Attività di trading (nel testo normale).

Analizzare grandi quantità di dati

Analizza grandi quantità di dati sul traffico pedonale per vedere quali negozi stanno facendo meglio.

Acquista tutto lo stock di quel negozio !!!

Foursquare (un'ex app di social media) ha predetto il risultato negativo di Chipotle analizzando il numero di "check-in" nei negozi Chipotle. Grazie Gen Z!

Ora, hanno cambiato il loro modello di business da un'app di social media alla vendita di dati a hedge fund per milioni.

Non è una cattiva scelta.

Implementare modelli di apprendimento automatico

Utilizzare un modello di visione artificiale per verificare il numero di camion che escono da una fabbrica. Più camion, migliore è il business.

Vero esempi di strategie di trading sviluppate contando le auto di Walmarts.

Esegui analisi statistiche di base o complesse

Controlla la correlazione tra il volume di ricerca di Google "bitcoin" e il prezzo del bitcoin.

Questa ragazzo ci ha provato.

Raschiare i dati dal Web

Raschiare i siti di lavoro per vedere se le banche stanno assumendo o licenziando più persone - prevedere la prossima crisi finanziaria.

Fai previsioni velocemente

Usa un'intelligenza artificiale per leggere le notizie molto velocemente e fare uno scambio prima che l'umano possa persino leggere la prima parola.

Ahem * Brexit * ahem * risultati elettorali *

Connetti alle API (pensa alle API come al modo di connettersi a diversi siti Web usando il codice)

Va bene, questa è una parte noiosa. Collega il tuo modello di trading a un broker di trading tramite un'API Python per automatizzare le tue operazioni.

Qual è il modo migliore per imparare?

Il modo migliore per imparare è fare.

Quindi scegli uno di quegli esempi e provalo tu stesso!