课程大纲

介绍

了解 Python 的基础知识

在金融中使用技术和 Python 概述

工具和基础结构概述

    Python 使用 Anaconda 进行部署 使用 Python Quant 平台 使用 IPython 使用Spyder

Python 的简单财务示例入门

    计算隐含波动率 实现蒙特卡罗模拟 使用 Pure Python 在 Numpy 中使用矢量化 使用对数欧拉方案的全矢量化 使用图形分析
使用技术分析
  • 了解 Python 中的数据类型和结构
  • 了解基本数据类型 学习基本数据结构 使用 NumPy 数据结构 实现代码矢量化

      在 Python 中实现数据可视化

    实现二维绘图 使用其他打印样式 实现 Finance 图 生成 3D 绘图

      在 Python 中使用金融时间序列数据

    探索熊猫的基础知识 使用 DataFrame 类实现第一步和第二步 从 Web 获取财务数据 使用 CSV 文件中的财务数据 实施回归分析 应对高频数据

      实现输入/输出操作

    使用 Python 了解 I/O 的基础知识 将 I/O 与 pandas 一起使用 使用 PyTable 实现快速 I/O

      使用 Python 实现性能关键型应用程序

    Python 中的性能库概述 了解 Python 范式 了解内存布局 实现并行计算 使用 multiprocessing 模块 使用 Numba 进行动态编译 使用 Cython 进行静态编译 使用 GPU 生成随机数

      使用数学工具和技术进行财务分析Python

    学习近似技术 回归 插值

      实现凸优化
    实施集成技术
  • 应用符号计算
  • 随机指标 Python
  • 随机数的生成 随机变量和随机过程的模拟 实施估值计算 风险措施的计算
  • Statistics 使用 Python

      实现正态性检验 实施项目组合优化 进行主成分分析(PCA) 使用 PyMC3 实现贝叶斯回归

    将 Python 与 Excel 集成

      实现基本电子表格交互 使用 DataNitro 实现 Python 和 Excel 的完全集成

    使用 Python 进行面向对象编程

      使用 Python 构建图形用户界面

    将 Python 与 Web 技术和金融协议集成

    Web 协议 Web 应用程序 Web Services

    理解和实施估值框架 Python

      使用 Python 模拟财务模型

    随机数生成 通用模拟类 几何布朗运动 模拟类 为 GBM 实现 Use Case

    跳跃扩散

      平方根扩散
    使用 Python 实施衍生品估值
  • 使用 Python 实施投资组合估值
  • 在 Python 中使用波动率期权
  • 实施数据收集 实施模型校准 实施投资组合估值

    Python 财务编程的最佳实践

    故障 排除

      总结和结论

    闭幕致辞

    要求

    • 基本编程经验
    • 扎实掌握金融数学
      35 小时

    人数



    每位参与者的报价

    客户评论 (4)

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