Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
Înțelegerea Fundamentelor Python
O Prezentare a Utilizării Tehnologiei și Python în Finanțe
O Prezentare a Uneltelelor și Infrastructurii
- Implementarea Python folosind Anaconda
- Folosirea Platformei Quant cu Python
- Folosirea IPython
- Folosirea Spyder
Începuturile Cu Exemple Financiare Simple folosind Python
- Calcularea Volatilităților Implicite
- Implementarea Simularii Monte Carlo
- Folosirea Pure Python
- Folosirea Vectorizării cu Numpy
- Folosirea Vectorizării Complete cu Schema Log Euler
- Folosirea Analizei Grafice
- Folosirea Analizei Tehnice
Înțelegerea Tipurilor de Date și Structurilor în Python
- Învățarea Tipurilor de Date de Bază
- Învățarea Structurilor de Date de Bază
- Folosirea Structurilor de Date NumPy
- Implementarea Vectorizării Codului
Implementarea Visualizării Datelor în Python
- Implementarea Graficelor Bidimensionale
- Folosirea Altelor Stiluri de Grafice
- Implementarea Graficelor Financiare
- Generarea unui Grafic 3D
Folosirea Seriilor de Timp Financiar în Python
- Explorarea Bazelor pandas
- Implementarea Primelor și a Doilelor Pași cu Clasa DataFrame
- Colectarea Datelor Financiare de pe Web
- Folosirea Datelor Financiare din Fișiere CSV
- Implementarea Analizei Regresiei
- Gestionarea Datelor la Frecvențe Înalte
Implementarea Operațiunilor de Intrare și Ieșire
- Înțelegerea Bazelor I/O cu Python
- Folosirea I/O cu pandas
- Implementarea I/O Rapidă cu PyTables
Implementarea Aplicațiilor Critice de Performanță cu Python
- O Prezentare a Bibliotecilor de Performanță în Python
- Înțelegerea Paradigmelor Python
- Înțelegerea Dispoziției Memoriei
- Implementarea Calculului Paralel
- Folosirea Modulului multiprocessing
- Folosirea Numba pentru Compilare Dinamică
- Folosirea Cython pentru Compilare Statică
- Folosirea GPU-urilor pentru Generarea Numărului Aleatoriu
Folosirea Uneltelelor și Tehnicilor Matematici pentru Finanțe cu Python
- Învățarea Tehnicilor de Aproximare
- Regresia
- Interpolarea
- Implementarea Optimizării Convexe
- Implementarea Tehnicilor de Integrare
- Aplicarea Calculului Simbolic
Stochastice cu Python
- Generarea Numărului Aleatoriu
- Simularea Variabilelor Aleatoare și a Proceselor Stochastice
- Implementarea Calculurilor de Evaluare
- Calcularea Măsurilor de Risc
Statistica cu Python
- Implementarea Testelor de Normalitate
- Implementarea Optimizării Portofoliului
- Efectuarea Analizei Principale a Componentelor (PCA)
- Implementarea Regresiei Bayesiane folosind PyMC3
Integrarea Python cu Excel
- Implementarea Interacțiunii de Bază cu Fișierele de Calcul
- Folosirea DataNitro pentru Integrarea Completă a Python și Excel
Programare Orientată Obiect cu Python
Construirea Interfețelor Grafice cu Python
Integrarea Python cu Tehnologiile Web și Protocoalele pentru Finanțe
- Protocoale Web
- Aplicații Web
- Servicii Web
Înțelegerea și Implementarea Cadru de Evaluare cu Python
Simularea Modelilor Financiare cu Python
- Generarea Numărului Aleatoriu
- Clasa de Simulare Generică
- Mișcarea Browniană Geometrică
- Clasa de Simulare
- Implementarea unui Uz Cas pentru GBM
- Mișcarea cu Sărituri (Jump Diffusion)
- Mișcarea Radicinii Pătrate (Square-Root Diffusion)
Implementarea Evaluării Derivatelor cu Python
Implementarea Evaluării Portofoliului cu Python
Folosirea Opțiunilor Volatilității în Python
- Implementarea Colectării Datelor
- Implementarea Calibrării Modelului
- Implementarea Evaluării Portofoliului
Cel Mai Bune Practici în Programare cu Python pentru Finanțe
Găsirea Soluțiilor la Probleme
Rezumat și Concluzie
Observații de Încheiere
Cerințe
- Experiență de bază în programare
- O înțelegere solidă a matematicii pentru finanțe
35 ore
Mărturii (5)
Faptul că există mai multe exerciții practice care folosesc date mai similare cu cele pe care le utilizăm în proiectele noastre (imaginea satelitării în format rastersc)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Am considerat că instrunctorul a fost foarte bine informat și a răspuns la întrebări cu încredere pentru a clarifica înțelegerea.
Jenna - TCMT
Curs - Machine Learning with Python – 2 Days
Tradus de catre o masina
Prepararea și expertiza excelente a instrucționarului, comunicare perfectă în limba engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășirea exemplelor de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Explicația
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Curs - Machine Learning with Python – 4 Days
Tradus de catre o masina
Instrucționistul dezvoltă instruirea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
