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课程大纲
背景:
KDB+广泛应用于金融行业等。它是内存中的,基于列的,高效的,特别是高效的tp处理财务数据集。许多投资银行、对冲基金和自营交易时间将 KDB+ 空出为许多数据分析和数据服务。KDB+在回溯测试和日常交易中的分析中发挥着重要作用,找出根本原因,提高交易质量和效率。Python 在金融行业也得到了广泛的应用,它可以很容易地操纵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,如何利用网关来支持并发连接,故障排除和??支持 KDB+ 等)以及许多 senarios 和相关解决方案。
KDB+在财务分析方面的优势是什么?
-场景
- 性能与效率
- 哪种金融数据集
KDB+ 基础知识
- 类型定义和铸造
- 功能选择/更新/删除
- 函数/LAMDA、同步/异步函数调用
- Web 套接字支持
- 文件压缩
- 符号枚举和枚举
- 张开桌子和分区
如何部署 KDB+
- 蜱虫植物
- RDB/组屋
- 网关/API
-报告
我们如何访问 KDB+
- 问
- Python
- R型
- Java
- C/C++
如何将数据从其他数据源导入 KDB+?
- txt/csv 格式
- html/网页
- SQL 服务器
要求
了解 Database 和统计
21 小时
客户评论 (1)
对这个主题的很好的介绍,培训师完全适应了我的要求
Mathieu - Crédit Agricole Corporate & Investment Bank
课程 - KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis
机器翻译