Chia Sẻ Khóa Học Python Cho Financial Analysis Và Algorithmic Trading [Khóa 9981 A]
20 tháng 12 2018
/
2
Comments
Tìm hiểu Numpy, Pandas, Matplotlib, Quantopian, Finance và hơn thế nữa cho Algorithmic Trading với Python!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Sử dụng NumPy để làm việc nhanh với Numerical Data.
- ✓ Sử dụng Pandas để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Sử dụng Matplotlib để tạo các custom plot.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng statsmodels cho Time Series Analysis.
- ✓ Calculate Financial Statistics, chẳng hạn như Daily Returns, Cumulative Returns, Volatility, v.v.
- ✓ Sử dụng Exponentially Weighted Moving Averages.
- ✓ Sử dụng mô hình ARIMA trên Time Series Data.
- ✓ Tính tỷ lệ Sharpe.
- ✓ Tối ưu hóa Portfolio Allocations.
- ✓ Tìm hiểu Capital Asset Pricing Model.
- ✓ Tìm hiểu về Efficient Market Hypothesis.
- ✓ Thực hiện algorithmic Trading trên Quantopian.
Chào mừng bạn đến với Python cho Financial Analysis và Algorithmic Trading! Bạn có quan tâm đến cách mọi người sử dụng Python để tiến hành phân tích tài chính nghiêm ngặt và theo đuổi giao dịch thuật toán thì đây là khóa học phù hợp với bạn!
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần biết để sử dụng Python cho Finance và Algorithmic Trading! Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu các nền tảng của Python, sau đó tiến hành tìm hiểu về các thư viện cốt lõi khác nhau được sử dụng trong Py-Finance Ecosystem, bao gồm jupyter, numpy, pandas, matplotlib, statsmodels, zipline, Quantopian, v.v.!
Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau được các chuyên gia tài chính sử dụng:
- ✓ Python Fundamentals.
- ✓ NumPy for High Speed Numerical Processing.
- ✓ Pandas để phân tích dữ liệu hiệu quả.
- ✓ Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Sử dụng pandas-datareader và Quandl cho data ingestion.
- ✓ Các kỹ thuật Pandas Time Series Analysis.
- ✓ Stock Returns Analysis.
- ✓ Cumulative Daily Returns.
- ✓ Volatility và Securities Risk.
- ✓ EWMA (Exponentially Weighted Moving Average).
- ✓ Statsmodels.
- ✓ ETS (Error-Trend-Seasonality).
- ✓ ARIMA (Auto-regressive Integrated Moving Averages).
- ✓ Auto Correlation Plots và Partial Auto Correlation Plots.
- ✓ Sharpe Ratio.
- ✓ Portfolio Allocation Optimization .
- ✓ Efficient Frontier & Markowitz Optimization.
- ✓ Types of Funds.
- ✓ Order Books.
- ✓ Short Selling.
- ✓ Capital Asset Pricing Model.
- ✓ Stock Splits & Dividends.
- ✓ Efficient Market Hypothesis.
- ✓ Algorithmic Trading với Quantopian.
- ✓ Futures Trading.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu khóa học.
- ✓ 02 - Tài liệu khóa học và Setup.
- ✓ 03 - Khóa học cấp tốc về Python.
- ✓ 04 - NumPy.
- ✓ 05 - Tổng quan về Pandas.
- ✓ 06 - Visualization với Matplotlib và Pandas.
- ✓ 07 - Data Sources.
- ✓ 08 - Pandas với Time Series Data.
- ✓ 09 - Capstone Stock Market Analysis Project.
- ✓ 10 - Time Series Analysis.
- ✓ 11 - Python Finance Fundamentals.
- ✓ 12 - Cơ bản về Algorithmic Trading với Quantopian và Zipline.
- ✓ 13 - Quantopian và Trading Algorithms nâng cao.
- ✓ 14 - THANK YOU!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Ai đó quen thuộc với Python muốn tìm hiểu về Financial Analysis!