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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

https://softnshare.com/python-for-finance-and-trading-algorithms/

--課程已於 2020 年 4 月更新--

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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)
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✅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)
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