План на курса
Въведение
Разбиране на основите на Python
Преглед на използването на технологии и Python във финансите
Преглед на инструментите и инфраструктурата
- Python Внедряване с помощта на Anaconda с помощта на Python платформата Quant с помощта на IPython с помощта на Spyder
Първи стъпки с прости финансови примери с Python
- Изчисляване на предполагаеми променливости Прилагане на симулацията Монте Карло с помощта на Pure Python Използване на векторизация с Numpy Използване на пълна векторизация със схема на Log Euler Използване на графичен анализ
Изучаване на основните типове данни Изучаване на основните структури на данни Използване на структури от данни на NumPy Внедряване на кодова векторизация
- Внедряване на визуализация на данни в Python
Внедряване на двуизмерни графики с помощта на други стилове на графика Внедряване на Finance графики Генериране на 3D графика
- Използване на финансови времеви редове на данни в Python
Проучване на основите на pandas Внедряване на първа и втора стъпка с клас DataFrame Получаване на финансови данни от мрежата Използване на финансови данни от CSV файлове Внедряване на регресионен анализ Справяне с високочестотни данни
- Внедряване на входно/изходни операции
Разбиране на основите на I/O с Python Използване на I/O с pandas Внедряване на бърз I/O с PyTables
- Внедряване на критични за производителността приложения с Python
Преглед на библиотеките за производителност в Python Разбиране на парадигмите Python Разбиране на оформлението на паметта Внедряване на паралелни изчисления Използване на мултипроцесорния модул Използване на Numba за динамично компилиране Използване на Cython за статично компилиране Използване на GPU за генериране на произволни числа
- Използване на математически инструменти и техники за финанси с Python
Техники за приближаване на обучение Регресионна интерполация
- Внедряване на изпъкнала оптимизация
Statistics с Python
- Внедряване на тестове за нормалност Внедряване на оптимизация на портфолио Извършване на анализ на основните компоненти (PCA) Внедряване на байесова регресия с помощта на PyMC3
Интегриране на Python с Excel
- Внедряване на основно взаимодействие с електронни таблици с помощта на DataNitro за пълна интеграция на Python и Excel
Обектно-ориентирано програмиране с Python
- Изграждане на графични потребителски интерфейси с Python
Интегриране Python с уеб технологии и протоколи за финанси
Уеб протоколи Уеб приложения Web Services
Разбиране и прилагане на рамката за оценка с Python
- Симулиране на финансови модели с Python
Генериране на случайни числа Общ симулационен клас Геометрично брауново движение Симулационният клас Внедряване на Use Case за GBM
Дифузия на скока
- Дифузия на квадратен корен
Внедряване на събиране на данни Внедряване на калибриране на модела Внедряване на оценка на портфолио
Най-добри практики в Python Програмиране за финанси
Отстраняване на неизправности
- Обобщение и заключение
Заключителни бележки
Изисквания
- Основен опит в програмирането
- Солидни познания по математика за финанси
Oтзиви от потребители (4)
Обучителят беше много на разположение, за да отговори на всички въпроси, които задавах
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Трансфер на практически знания и опит на обучителя.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Course - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.