Schița de curs

Introducere

Înțelegerea elementelor fundamentale ale Python

Prezentare generală despre utilizarea tehnologiei și Python în finanțe

Prezentare generală a instrumentelor și infrastructurii

    Python Implementare utilizând Anaconda folosind platforma Python Quant Utilizând IPython Utilizând Spyder

Noțiuni introductive cu exemple financiare simple cu Python

    Calcularea volatilităților implicite Implementarea simulării Monte Carlo folosind Pure Python Utilizarea vectorizării cu Numpy Utilizarea vectorizării complete cu schema Log Euler Utilizând analiza grafică
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 diagramelor bidimensionale folosind alte stiluri de diagramă Implementarea diagramelor Finance Generarea unei diagrame 3D

      Utilizarea datelor din seria temporală financiară în Python

    Explorarea elementelor de bază ale panda Implementarea primului și a celui de-al doilea pași cu DataFrame Class 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 cu Python Utilizarea I/O cu panda Implementarea I/O rapidă cu PyTables

      Implementarea aplicațiilor critice pentru performanță cu Python

    Prezentare generală a bibliotecilor de performanță în Python Înțelegerea Python Paradigme Înțelegerea aspectului memoriei Implementarea calculului paralel Utilizarea modulului de multiprocesare Utilizarea Numba pentru compilarea dinamică Utilizarea Cython pentru compilarea statică Utilizarea GPU-urilor pentru generarea numerelor aleatoare

      Utilizarea instrumentelor și tehnicilor matematice pentru finanțare cu Python

    Învățarea tehnicilor de aproximare Interpolarea regresiei

      Implementarea optimizării convexe
    Implementarea tehnicilor de integrare
  • Aplicarea calculului simbolic
  • Stochastică cu Python
  • Generarea numerelor aleatoare Simularea variabilelor aleatoare și a proceselor stocastice Implementarea calculelor de evaluare Calculul măsurilor de risc
  • Statistics 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 folosind DataNitro pentru integrarea completă a Python și Excel

    Programare orientată pe obiecte cu Python

      Construirea de interfețe grafice cu utilizatorul cu Python

    Integrarea Python cu tehnologii web și protocoale pentru finanțe

    Protocoale Web Aplicații Web Web Services

    Înțelegerea și implementarea cadrului de evaluare cu Python

      Simularea modelelor financiare cu Python

    Generarea numerelor aleatorii Clasa de simulare generică Mișcare browniană geometrică Clasa de simulare Implementarea unui Use Case pentru GBM

    Jump Difuziune

      Difuzia rădăcină pătrată
    Implementarea evaluării instrumentelor derivate cu Python
  • Implementarea evaluării portofoliului cu Python
  • Utilizarea opțiunilor de volatilitate în Python
  • Implementarea Colectarea datelor Implementarea Calibrării modelului Implementarea Evaluării portofoliului

    Cele mai bune practici în Python Programming for Finance

    Depanare

      Rezumat și Concluzie

    Observații de încheiere

    Cerințe

    • Experiență de bază în programare
    • Cunoștințe solide de matematică pentru finanțe
     35 ore

    Mărturii (5)

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite