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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
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課程已於 2021 年 6 月更新
股票市場、馬科維茨投資組合( Markowitz-portfolio )理論、CAPM、Black-Scholes 公式、風險價值、蒙地卡羅( monte carlo )模擬,外匯( FOREX )
從這 13 小時的課程,你會學到
✅ 瞭解股市基礎
✅ 理解現代投資組合理論
✅ 理解資本資產定價模型( CAPM )
✅ 瞭解隨機過程( stochastic processes )和著名的 Black-Scholes 模型
✅ 理解蒙地卡羅( Monte-Carlo )模擬
✅ 理解風險價值(VaR)
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課程說明
本課程是關於金融工程的基礎知識。首先,你們將學習股票、債券和其他衍生產品。本課程的主要目的是加深對金融數學模型的理解。馬科維茨模型( Markowitz-model )是第一步。然後是資本資產定價模型( CAPM )。20 世紀最優雅的科學發現之一是布萊克-舒爾斯模型( Black-Scholes model ): 如何通過套期保值( hedging )來消除風險。現在機器學習技術正變得越來越流行。因此,你將學習迴歸( regression )、支援向量機( SVM )和基於樹( tree based )的方法。
重要提示: 你必須對統計學和數學感興趣才選擇這門課程! !!
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