Schița de curs
Introducere
Înțelegerea elementelor de bază ale Python
Prezentare generală a utilizării tehnologiei și Python în finanțe
Prezentare generală a instrumentelor și infrastructurii
- Implementarea Python folosind Anaconda
- Utilizarea platformei Python Quant
- Utilizarea IPython
- Utilizarea Spyder
Începutul cu exemple financiare simple folosind Python
- Calculul volatilităților implicite
- Implementarea simulării Monte Carlo
- Folosirea Python pur
- Folosirea vectorizării cu Numpy
- Folosirea vectorizării complete cu schema Log Euler
- Folosirea analizei grafice
- Utilizarea analizei tehnice
Înțelegerea tipurilor și structurilor de date în Python
- Învățarea tipurilor de date de bază
- Învățarea structurilor de date de bază
- Utilizarea structurilor de date NumPy
- Implementarea vectorizării codului
Implementarea vizualizării datelor în Python
- Implementarea graficelor bidimensionale
- Utilizarea altor stiluri de grafice
- Implementarea graficelor financiare
- Generarea unui grafic 3D
Utilizarea datelor seriilor de timp financiare în Python
- Explorarea elementelor de bază ale pandas
- Implementarea primilor pași cu clasa DataFrame
- Obținerea datelor financiare de pe web
- Utilizarea datelor financiare din fișiere CSV
- Implementarea analizei de regresie
- Gestionarea datelor de înaltă frecvență
Implementarea operațiunilor de intrare/ieșire
- Înțelegerea elementelor de bază ale I/O în Python
- Utilizarea I/O cu pandas
- Implementarea I/O rapidă cu PyTables
Implementarea aplicațiilor critice de performanță cu Python
- Prezentare generală a bibliotecilor de performanță în Python
- Înțelegerea paradigmelor Python
- Înțelegerea layout-ului de memorie
- Implementarea calculului paralel
- Utilizarea modulului multiprocessing
- Utilizarea Numba pentru compilare dinamică
- Utilizarea Cython pentru compilare statică
- Utilizarea GPU-urilor pentru generarea de numere aleatoare
Utilizarea instrumentelor și tehnicilor matematice pentru finanțe cu Python
- Învățarea tehnicilor de aproximare
- Regresie
- Interpolare
- Implementarea optimizării convexe
- Implementarea tehnicilor de integrare
- Aplicarea calculului simbolic
Stocastică cu Python
- Generarea de numere aleatoare
- Simularea variabilelor aleatoare și a proceselor stocastice
- Implementarea calculelor de evaluare
- Calculul măsurilor de risc
Statistică cu Python
- Implementarea testelor de normalitate
- Implementarea optimizării portofoliului
- Efectuarea analizei componentelor principale (PCA)
- Implementarea regresiei bayesiene folosind PyMC3
Integrarea Python cu Excel
- Implementarea interacțiunii de bază cu foi de calcul
- Utilizarea DataNitro pentru integrarea completă a Python și Excel
Programare orientată pe obiecte cu Python
Construirea interfețelor grafice cu Python
Integrarea Python cu tehnologii și protocoale web pentru finanțe
- Protocoale web
- Aplicații web
- Servicii web
Înțelegerea și implementarea cadrului de evaluare cu Python
Simularea modelelor financiare cu Python
- Generarea de numere aleatoare
- Clasa generică de simulare
- Mișcarea browniană geometrică
- Clasa de simulare
- Implementarea unui caz de utilizare pentru GBM
- Difuzie cu salt
- Difuzie cu rădăcină pătrată
Implementarea evaluării instrumentelor derivate cu Python
Implementarea evaluării portofoliului cu Python
Utilizarea opțiunilor de volatilitate în Python
- Implementarea colectării de date
- Implementarea calibrării modelului
- Implementarea evaluării portofoliului
Cele mai bune practici în programarea Python pentru finanțe
Depanare
Rezumat și concluzii
Observații finale
Cerințe
- Experiență de bază în programare
- Cunoștințe solide de matematică pentru finanțe
Mărturii (2)
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Exemplele/exercițiile perfect adaptate domeniului nostru
Luc - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
