使用 Python 做金融分析與演算法交易課程

資料科學的專家已經變成華爾街的搶手人才。 如果你想成為這方面的專家,也有Python的基礎,這堂課將帶你入門跨金融領域的資料科學世界。 這是一位曾為世界各地的各種公司提供資料科學和 python內訓的資料科學家所開的課,帶你學習 numpy、pandas、matplotlib、quantopian 和金融等相關的知識,讓你有能力運用 Python 做演算法交易。

課程介紹影片

報名參加課程

已經上過這門課程?

🔥歡迎來參加這個活動 – 上課心得分享與獎勵說明 :分享就贈送一門線上課程

從這 17 小時的課程,你會學到

  • 使用 NumPy 快速運用數值資料
  • 運用 Pandas 做分析並視覺化資料
  • 使用Matplotlib建立自定義的繪圖(plots)
  • 學習如何使用 statsmodels 做時間序列分析
  • 計算金融統計,比如日收益、累計收益率、波動率等
  • 使用指數加權移動平均值(Exponentially Weighted Moving Averages)
  • 在時間序列資料上使用 ARIMA 模型
  • 計算 Sharpe 比率
  • 優化投資組合分配
  • 了解資本資產定價模型
  • 學習有效市場假說
  • 進行 Quantopian 的演算法交易

需求

  • 具備一些程式設計的知識(最好是Python)
  • 能夠將Anaconda (Python)下載到你的電腦
  • 具備統計和線性代數基礎將有幫助

課程說明

歡迎考慮”用 Python 做財務分析與演算法交易“這門課!你是否對如何使用 Python 進行嚴格的財務分析和追求演算法交易感興趣,那麼這正是你要的課程!

本課程將引導你了解使用 Python 進行財務和演算法交易所有需要的知識!我們首先學習 Python的基礎知識,然後繼續了解 Py-Finance 生態系統中使用的各種核心庫 (libraries),包括 jupyter 、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian等等!

我們將介紹金融專業人員使用的以下主題:

  • Python基礎知識
  • 使用 NumPy 做高速的數值處理
  • 使用 Pandas 做高效的資料分析
  • Matplotlib:做資料視覺化
  • 使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
  • Pandas 時間序列分析技術
  • 股票回報分析
  • 累計日收益
  • 波動性和證券風險
  • EWMA(指數加權移動平均線)
  • Statsmodels
  • ETS(錯誤-趨勢,季節性)
  • ARIMA(自動回歸整合移動平均線)
  • 自動相關圖和部分自動相關圖
  • Sharpe 比率
  • 投資組合分配優化
  • 有效的邊境和 Markowitz 優化
  • 資金類型
  • 訂單簿 (Order Books)
  • 賣空 (Shrot Selling,賣出不在手的股票)
  • 資本資產定價模型
  • 股票分割和股息
  • 有效市場假說
  • Quantopian 的演算法交易
  • 期貨交易

目標受眾

想了解財務分析的Python程式設計師

講師介紹

Jose Portilla 資料科學家

Jose Marcial Portilla 擁有來自聖克拉拉(Santa Clara )大學的機械工程學士學位和碩士學位,也有多年資料科學和程式設計專業教練和培訓師的經驗。他在各種領域如微流體 、材料科學和資料科學技術中有出版物和專利。在他的職業生涯中,他已經發展了分析資料的技能,他希望利用他在教學和資料科學方面的經驗,幫助其他人學習程式開發的能力 、分析資料,以及清晰地呈現數據和漂亮的可視化。

目前他是Pierian Data Inc.的資料科學主管,為世界各地的各種公司提供資料科學和 python 內訓課程,包括瑞士信貸等頂級銀行。隨時在LinkedIn上與他聯繫,獲取個人培訓課程的更多資訊。

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

報名參加課程

Sponsored by Udemy

你可能會有興趣

 歡迎使用 App / Email | Telegram 訂閱 網站更新

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步了解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料

Powered by WordPress.com.

Up ↑

%d 位部落客按了讚: