用于财务分析和算法交易的 Python

学习 numpy 、 pandas 、 matplotlib 、 quantopian 、 finance 等,以使用 Python 进行算法交易!

讲师:Jose Portilla

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你会学到什么

  • 使用 NumPy 快速处理数值数据
  • 使用 Pandas 分析和可视化数据
  • 使用 Matplotlib 创建自定义绘图
  • 了解如何使用 statsmodels 进行时间序列分析
  • 计算财务统计数据,例如每日收益、累积收益、波动率等。
  • 使用指数加权移动平均线
  • 在时间序列数据上使用 ARIMA 模型
  • 计算夏普比率
  • 优化投资组合配置
  • 了解资本资产定价模型
  • 了解有效市场假说
  • 在 Quantopian 上进行算法交易

要求

  • 一些编程知识(最好是Python)
  • 能够将 Anaconda (Python) 下载到您的计算机
  • 基础统计和线性代数会有帮助

描述

欢迎使用 Python 进行财务分析和算法交易!您是否对人们如何使用 Python 进行严格的财务分析和追求算法交易感兴趣,那么这门课程适合您!

本课程将指导您了解使用 Python 进行金融和算法交易所需了解的一切!我们将从学习 Python 的基础知识开始,然后继续学习 Py-Finance 生态系统中使用的各种核心库,包括 jupyter、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian 等等!

 我们将涵盖金融专业人士使用的以下主题:

  • Python 基础知识
  • 用于高速数值处理的 NumPy
  • 用于高效数据分析的 Pandas
  • 用于数据可视化的 Matplotlib
  • 使用 pandas-datareader 和 Quandl 进行数据摄取
  • Pandas 时间序列分析技术
  • 股票收益分析
  • 累计每日回报
  • 波动性和证券风险
  • EWMA(指数加权移动平均线)
  • 统计模型
  • ETS(误差-趋势-季节性)
  • ARIMA(自回归综合移动平均线)
  • 自相关图和部分自相关图
  • 夏普比率
  • 投资组合配置优化 
  • 有效边界和马科维茨优化
  • 基金种类
  • 订购书籍
  • 卖空
  • 资本资产定价模型
  • 股票分割和股息
  • 有效市场假说
  • 使用 Quantopian 进行算法交易
  • 期货交易

本课程适合谁:

  • 熟悉 Python 想学习财务分析的人!

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