使用 Python 和 Pandas 管理財務資料：獨特的大師班

Contents

使用 Pandas、Numpy、Seaborn 和 Plotly 分析股票。創建、分析和優化指數和投資組合（CAPM、Alpha、Beta）

從這 27 小時的課程，你會學到

進入財務分析師的角色並就客戶的財務投資組合（最終專案）提供建議
從 Web 源導入大型財務資料集/歷史價格並對其進行分析、匯總和視覺化
計算股票、指數和投資組合的回報、風險、相關性和滾動統計數據
創建、分析和優化金融投資組合並了解夏普比率的使用
通過真實數據示例直觀地理解現代投資組合理論（CAPM、Beta、Alpha、CML、SML、風險分散）
使用技術指標（成交量、OHLC、燭台、SMA 等）創建互動式價格圖表
創建金融指數（價格、等值和價值加權）並了解價格回報和總回報之間的差異
在每日、每週、每月和每年回報之間輕鬆切換，並了解對數回報( log returns )的好處
從零開始，學習強大的 Pandas 程式庫的所有基礎知識

要求

無需特定的財務知識！該課程基於數據示例直觀地解釋了金融和投資組合理論的主要基礎知識。
理想情況下，一些電子表格基礎知識/編程基礎知識（不是強制性的，該課程將指導你完成基礎知識）
能夠存儲和運行 Anaconda 的台式電腦（Windows、Mac 或 Linux）。本課程將引導你安裝必要的免費軟體。
能夠流式傳輸視訊的網路連接
一些高中水平的數學技能會很棒（不是強制性的，但它會有所幫助）

課程說明

由於處理能力和連接性的不斷提高以及強大的機器學習工具的引入，金融和投資行業正在經歷巨大的變化。金融和投資行業越來越多地從基於數學/公式的業務轉變為數據驅動的業務。

你能做些什麼來跟上步伐？

無論你是想深入研究機器學習，還是只是想在處理金融資料時提高工作效率，第一步也是最重要的一步：拋開 Excel 並使用 Python 和 Pandas 管理你的財務資料！

Pandas 是 Python 的 Excel，從頭開始學習 Pandas 幾乎和學習 Excel 一樣容易。乍一看，Pandas 似乎更複雜，因為它只是提供了更多功能。你過去使用 Excel 執行的工作流程可以使用 Pandas 更有效地完成。 Pandas 是一個高級編碼庫，其中包含數十條編碼行的所有核心編碼內容都在後台自動運行。 Pandas 操作通常在一行程式碼中完成！但是，學習和掌握 Pandas 的方式很重要

你明白發生了什麼
你知道陷阱（Don’ts）
你知道最佳實踐（Dos）

使用 Python 和 PANDAS 管理財務資料最能幫助你準備好迎接新挑戰並保持領先於你的同行、同事和競爭對手！使用 Python/Pandas 程式設計是金融領域最需要的技能之一。

本課程是 Udemy 上最實用的課程之一，包含 200 個程式碼練習和一個最終專案。你可以自由選擇你的個人難度級別。如果你完全沒有使用 Pandas 的經驗，第 1 部分將教你所有基本知識（從零到英雄）。

第 2 部分 – 本課程的核心

從免費的 Web 源、Excel 和 CSV 檔輸入財務資料
計算股票、指數和投資組合的風險、回報和相關性
計算簡單回報、對數回報和年化回報和風險
創建你自訂的金融指數（價格加權、等權和價值加權）
了解價格回報和總回報之間的區別
創建、分析和優化股票投資組合
計算股票、指數和投資組合的夏普比率、系統性風險、非系統性風險、Beta 和 Alpha
了解現代投資組合理論、風險分散和資本資產定價模型 (CAPM)
前瞻性均值方差優化 (MVO) 及其陷阱
獨家了解 MVO 如何在現實世界中使用（以及為什麼在許多情況下不使用它）-> 超越投資 101 級別！
計算滾動統計數據（例如簡單移動平均線）並彙總、可視化和報告財務績效
使用技術指標（SMA、燭台、布林帶等）創建互動式圖表

第 3 部分 – 總整專案

進入財務分析師/顧問角色，並就客戶的投資組合（最終項目挑戰）提供建議。

應用並掌握你之前所學的知識！

第 4 部分

關於使用 Pandas 處理時間序列資料的一些進階主題。

附錄

你是否為一些基本的 Python / Numpy 概念而苦惱？如果你對 Python 完全陌生，這就是你

為什麼要聽我的課程…

在我的職業生涯中，我在以下兩個領域積累了豐富的專業知識和經驗：金融和程式編輯

金融：

10年金融投資行業經驗…
…我在那裡擔任過各種量化和戰略職位。
財務碩士
通過所有三門 CFA 考試（目前非 CFA 協會的續考會員）

Python & Pandas:：

我領導了整個公司從 Excel 到 Python/Pandas 的轉型
程式碼、模型和工作流都已經過真實世界專案驗證
最高評價和最流行的 Pandas 通用課程的講師

你在等什麼？保證滿意：否則，通過 30 天退款保證取回課程款項。

期待在課程中見到你！

目標受眾

希望從 Excel 過渡到 Python 以提高職業和工作效率的投資和金融專業人士。
(金融)需要處理大型資料集並達到 Excel 極限的學生和研究人員。
想要提高資料處理/操作技能的資料科學家（尤其是時間序列資料）
每個想要進入(金融)資料科學的人。 Pandas 是一切的關鍵。
每個希望對如何衡量財務績效以及如何創建、分析、視覺化和優化(股票)指數和投資組合感到好奇的人。這是通過數據示例而不是理論和公式來理解概念的最簡單方法。

講師簡介

Alexander Hagmann 資料科學家 | 金融專業人士 | 企業家 ( 更多講師主講課程介紹 )

Alexander 是一位擁有金融專業的資料科學家，在金融和投資行業有超過 9 年的經驗。同時，他也是 Udemy 最暢銷的講師。

Pandas 的資料分析/處理
(金融)資料科學
企業與金融的 Python

Alexander 的職業生涯始於傳統的金融部門，後來逐步進入資料驅動和人工智慧驅動的金融領域。他目前從事尖端金融技術專案，為演算法交易和機器人投資提供解決方案。Alexander 很高興能在這裡與其他人分享他的知識。完成課程的學生在世界各地最大、最受歡迎的科技和金融公司工作。

Alexander 的課程有一個共同點: 內容和概念實用且經過現實世界的證明。明確著重於技能獲取和概念理解，而不是去記憶。

Alexander 擁有金融碩士學位，並通過了所有三個 CFA 考試(他目前不是 CFA 協會的活躍成員)。

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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