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計量金融與演算法交易 II-時間序列

隨機遊走,自迴歸模型,移動平均模型,Arima 模型,Arch 和 Garch 模型

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從這 3 小時的課程,你會學到

  • 理解隨機遊走模型( random walk models )
  • 理解自迴歸模型( autoregressive models )
  • 理解移動平均線模型
  • 理解非同方差( heteroskedastic )模型和波動性( volatility )建模

要求

你應該對計量金融( quantitative finance ) 以及數學和程式設計有興趣

課程說明

本課程講授時間序列分析( time series analyses )。你將使用 R 作為程式語言,使用 RStudio 作為整合開發環境。

重要提示: 你要對統計學和數學感興趣才選這門課程! ! !

該課程的目的是建立一個能夠預測未來股票價格的模型。你將瞭解最重要的時間序列相關概念:

  • 白噪聲
  • 移動平均模型
  • 自迴歸模型
  • 條件非同方差模型

在最後一章,你將實現一個模型(結合 ARIMA 和 GARCH 模型)從零開始,能夠超越買入和持有(所以長期投資)的戰略!

目標受眾

  • 任何想學習金融工程基礎知識的人
  • 任何想學習時間序列分析基礎知識的人

講師簡介

Holczer Balazs 軟體工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )

嗨!

我叫 Balazs Holczer。 我來自匈牙利布達佩斯。 我有物理學家資格,且一直是。 目前我在一家跨國公司擔任模擬工程師。 自從大學以來,我一直對演算法和資料結構以及它的實現感興趣,特別是在 Java 中。 後來我熟悉了機器學習技術、人工智慧、數值方法和配方,如求解微分方程、線性代數、內插( interpolation )和外差( extrapolation )。 這些事情可能在幾個領域被證明是非常重要的:軟體工程、研究與開發或投資銀行。 對於 Black-Scholes 模型或 Merton 模型等定量模型,我有特別喜愛。

歡迎參觀我的網站並訂閱,如果你對這些話題感興趣!

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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