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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,那麼這正是你想要的課程!
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!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!
課程長度有 17 個小時,將介紹金融專業人員使用的以下主題:
1. Python基礎知識
2. 使用 NumPy 做高速的數值處理
3. 使用 Pandas 做高效的資料分析
4. Matplotlib:做資料視覺化
5. 使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
6. Pandas 時間序列分析技術
7. 股票回報分析
8. 累計日收益
9. 波動性和證券風險
10. EWMA(指數加權移動平均線)
11. Statsmodels
12. ETS(錯誤-趨勢,季節性)
13. ARIMA(自動回歸整合移動平均線)
14. 自動相關圖和部分自動相關圖
15. Sharpe 比率
16. 投資組合分配優化
17. 有效的邊境和 Markowitz 優化
18. 資金類型
19. 訂單簿 (Order Books)
20. 賣空 (Shrot Selling,賣出不在手的股票)
21. 資本資產定價模型
22. 股票分割和股息
23. 有效市場假說
24. Quantopian 的演算法交易
25. 期貨交易
>英文字幕:有
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這門課程介紹利用Jupyter Notebook/Google Colab、Spyder來學習與實作簡單的Python程式,讓學生可以利用Python核心語法來實作,包括Python撰寫習慣、基本語法、控制流程、函數呼叫、字串處理、檔案輸出入。
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從這 17 小時的課程,你會學到
1 使用 NumPy 快速運用數值資料
2 運用 Pandas 做分析並視覺化資料
3 使用Matplotlib建立自定義的繪圖(plots)
4 學習如何使用 statsmodels 做時間序列分析
5 計算金融統計,比如日收益、累計收益率、波動率等
6 使用指數加權移動平均值(Exponentially Weighted Moving Averages)
7 在時間序列資料上使用 ARIMA 模型
8 計算 Sharpe 比率
9 優化投資組合分配
10 了解資本資產定價模型
11 學習有效市場假說
12 進行 Quantopian 的演算法交易
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