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课程大纲
背景：
KDB+ 广泛应用于金融行业等。它是记忆体中的、基于列的、高效的 tp 过程 Financial 数据集。许多投资银行、对冲基金和自营交易时间将 KDB+ 用于许多数据分析和数据服务。KDB+ 在回溯测试和日常交易的分析中发挥著重要作用，找出根本原因并提高交易品质和效率。Python 在金融行业也有广泛的应用，它可以轻松操作 KDB+，提供许多库来做分析。
在本课程中，将介绍 Q/KDB+/Python 在金融行业中的应用（如何存储数据、如何使用数据 API、如何利用闸道来支援并发连接、故障排除和？？支援 KDB+ 等）以及许多 senarios 和相关解决方案。
KDB+ 在财务分析中的优势是什么？
- 塞纳里奥斯
- 性能和效率
- 哪种类型的财务数据集
KDB+ 基本原理
- 类型定义 & 铸造
- 功能选择/更新/删除
- functions/lamda，sync/异步函数调用
- Web 套接字支援
- 档案压缩
- Sym 枚举和枚举
- 张开台面和隔板
我们如何部署 KDB+
- 蜱虫
- RDB/HDB
- 闸道/API
-报告
我们如何访问 KDB+
- 问
- Python
- R
- Java
- C/C++
如何将其他数据源的数据导入 KDB+？
- txt/csv
- HTML/网页
- SQL 伺服器
要求
了解 Database 和统计资讯
21 小时
