使用 Python 和 R 進行演算法交易和時間序列分析

技術分析（SMA 和 RSI）、時間序列分析（ARIMA 和 GARCH）、機器學習和平均值回歸策略

從這 18.5 小時的課程，你會學到

瞭解技術指標（移動平均線、指數移動平均線或相對強弱指標）
理解隨機遊走模型
理解自迴歸模型
理解移動平均線模型
理解異方差模型和波動率建模
瞭解基於 ARIMA 和 GARCH 的交易策略
理解市場中性策略以及如何降低市場風險
理解協整和配對交易（統計套利）
理解金融領域的機器學習方法

要求

你應該對量化金融和數學感興趣。

課程說明

本課程講解演算法交易的基礎知識。首先，您將學習股票、債券以及股票市場和外匯市場的基本原理。本課程的主要目的是幫助您更好地理解與演算法交易和金融相關的數學模型。

我們將使用 Python 和 R 作為授課語言。

重要提示：只有對統計學和數學有興趣的人才適合選修本課程！

第一部分 – 引言

為什麼要使用 Python 作為程式語言？
安裝 Python 和 PyCharm
安裝 R 和 RStudio

第二部分 – 股票市場基礎知識

分析類型
股票和股份
商品和外匯
什麼是空頭部位和多頭頭寸？

+++ 技術分析 ++++

第三部分 – 移動平均線 (MA) 指標

簡單移動平均線 (SMA) 指標
指數移動平均線 (EMA) 指標
移動平均線交叉交易策略

第四部分 – 相對強弱指數 (RSI)

什麼是相對強弱指數 (RSI)？
算術收益率與對數收益率
移動平均線和 RSI 組合交易策略
夏普比率

第五部分 – 隨機動量指標

什麼是隨機動量指標？
什麼是平均真實波幅 (ATR)？
投資組合優化交易策略

+++ 時間序列分析 +++

第六節 – 時間序列基礎知識

統計基礎（平均值、變異數和協方差）
從雅虎財經下載數據
平穩性
自相關（序列相關）及相關圖

第七節 – 隨機遊走模型

白噪聲和高斯白噪聲
使用隨機遊走模型對資產進行建模

第八節 – 自回歸 (AR) 模型

什麼是自迴歸模型？
如何選擇最佳模型階數？
赤池資訊準則 (AIC)

第九節 – 移動平均 (MA) 模型

移動平均模型
使用移動平均模型對資產進行建模

第十節 – 自迴歸移動平均模型 (ARMA)

什麼是 ARMA 和 ARIMA 模型？
隆-博克斯檢驗
積分部分 – I(0) 和 I(1) 過程

第 11 節 – 異方差過程

如何對金融波動性進行建模
自迴歸異方差 (ARCH) 模型
廣義自迴歸異方差 (GARCH) 模型

第 12 條 – ARIMA 和 GARCH 交易策略

如何結合 ARIMA 和 GARCH 模型
均值和變異數建模

+++ 市場中性交易策略 +++

第 13 節 – 市場中性策略

風險類型（特定風險和市場風險）
對沖市場風險（布萊克-斯科爾斯模型和配對交易）

第 14 節 – 均值回歸

奧恩斯坦-烏倫貝克隨機過程
什麼是協整？
配對交易策略的實施
布林通道和橫斷面均值回歸

+++ 機器學習 +++

第 15 節 – 邏輯迴歸

什麼是線性迴歸
何時選擇邏輯迴歸
邏輯迴歸交易策略

第 16 節 – 支援向量機 (SVM)

什麼是支援向量機？
支援向量機交易策略
參數最佳化

附錄 – R 語言速成課程

基礎知識 – 變數、字串、循環和邏輯運算符
函數

附錄 – Python 速成課程

基礎知識 – 變數、字串、循環和邏輯運算符
函數
Python 中的資料結構（列表、陣列、元組和字典）
物件導向程式設計 (OOP)
NumPy

感謝參加我的課程，讓我們開始吧！

目標受眾

任何想學習演算法交易基礎知識的人

講師簡介

Holczer Balazs 軟體工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )

我叫 Balazs Holczer，來自匈牙利布達佩斯。我擁有物理學位，目前在一家跨國公司擔任模擬工程師。自大學時代起，我就對演算法、資料結構及其實現，尤其是 Java 語言的實現，產生了濃厚的興趣。後來，我又接觸到了機器學習技術、人工智慧、數值方法以及一些技巧，例如微分方程求解、線性代數、插值和外推法。這些知識在軟體工程、研發和投資銀行等多個領域都可能發揮至關重要的作用。我對 Black-Scholes 模型和 Merton 模型等量化模型情有獨鍾。

如果您對這些主題感興趣，歡迎參觀我的網站！

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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