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你是否對如何使用 Python 進行嚴格的財務分析和追求演算法交易感興趣,那麼這正是你想要的課程!
本課程將引導你了解使用 Python 進行財務和演算法交易所有需要的知識!首先學習 Python的基礎知識,然後繼續了解 Py-Finance 生態系統中使用的各種核心庫 (libraries),包括 jupyter 、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian等等!
課程長度有 17 個小時,將介紹金融專業人員使用的以下主題:
1. Python基礎知識
2. 使用 NumPy 做高速的數值處理
3. 使用 Pandas 做高效的資料分析
4. Matplotlib:做資料視覺化
5. 使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
6. Pandas 時間序列分析技術
7. 股票回報分析
8. 累計日收益
9. 波動性和證券風險
10. EWMA(指數加權移動平均線)
11. Statsmodels
12. ETS(錯誤-趨勢,季節性)
13. ARIMA(自動回歸整合移動平均線)
14. 自動相關圖和部分自動相關圖
15. Sharpe 比率
16. 投資組合分配優化
17. 有效的邊境和 Markowitz 優化
18. 資金類型
19. 訂單簿 (Order Books)
20. 賣空 (Shrot Selling,賣出不在手的股票)
21. 資本資產定價模型
22. 股票分割和股息
23. 有效市場假說
24. Quantopian 的演算法交易
25. 期貨交易
>英文字幕:有
https://softnshare.com/python-for-finance-and-trading-algorithms/
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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--課程已於 2020 年 4 月更新--
你是否對如何使用 Python 進行嚴格的財務分析和追求演算法交易感興趣,那麼這正是你想要的課程!
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6. Pandas 時間序列分析技術
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9. 波動性和證券風險
10. EWMA(指數加權移動平均線)
11. Statsmodels
12. ETS(錯誤-趨勢,季節性)
13. ARIMA(自動回歸整合移動平均線)
14. 自動相關圖和部分自動相關圖
15. Sharpe 比率
16. 投資組合分配優化
17. 有效的邊境和 Markowitz 優化
18. 資金類型
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23. 有效市場假說
24. Quantopian 的演算法交易
25. 期貨交易
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quandl 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
本課程將引導你了解使用 Python 進行財務和演算法交易所有需要的知識!我們首先學習 Python的基礎知識,然後繼續了解 Py-Finance 生態系統中使用的各種核心程式庫 (libraries),包括 jupyter 、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian等等!
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✅Python基礎知識
✅使用 NumPy 做高速的數值處理
✅使用 Pandas 做高效的資料分析
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✅使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
✅Pandas 時間序列分析技術
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✅Statsmodels
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✅投資組合分配優化
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quandl 在 Quandl Python Client - GitHub 的推薦與評價
This is the official documentation for Quandl's Python Package. The package can be used to interact with the latest version of the Quandl RESTful API. ... <看更多>
quandl 在 [情報] Quandl - 看板Trading - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
這是個 Big Data 的時代, 向 Trading 版的各位介紹
全新好用的線上資料庫 -- Quandl , 官方網站:
https://www.quandl.com/
值得所有想接觸量化交易的同好一試
------ WHAT IS QUANDL? --------
QUANDL是提供了各種歷史資料的線上資料庫
包括商品歷史資料, 總體經濟數據, 利率數據, 匯率數據等等
範圍涵蓋全世界各重要市場
供量化研究者簡單的利用 API "存取"資料庫內容
支援大量的數學運算平台,
如 R, Python,.Net, Matlab, Excel, Stata, EViews ...etc
-------- WHY QUANDL? ---------
如果我已經有了專業的數據源, 為什麼還需要 QUANDL ?
因為市售的數據源是給使用者"交易用",
所以著重在可以真實交易得到的商品數據,
QUANDL上面大概超過一半的資料是適合"研究用",
不用再為了開發所謂的"非價格濾網"傷透腦筋整理資料,
大幅縮短交易策略的開發時間!
目前上面的社群也十分活躍, 需要甚麼資料都可以透過社群獲得支援
重點是 -- 免 費 !!
-------- HOW QUANDL? ----------
不需要會程式設計就可以輕鬆的用 API 存取 QUANDL !
只要會打 URL 就好,舉例來說 :
如果要下載 Prague Stock Index 的 CSV 歷史資料, 只需要打
https://www.quandl.com/api/v1/datasets/PRAGUESE/PX.csv
就可以輕鬆的下載, 變更 datasets 後面的參數就可以改變要取得的資料
甚至只要瀏覽資料庫的網站, 找到你要的資料頁面後,
上面就會自動生成下載的連結!
同時 API 也提供許多選項, 省去使用者資料處理的時間:
1. 取樣時間. 從 trim_start 日期開始至 trim_end 日期結束
2. 資料轉換. 對資料作時間軸的一次二次差分等等運算
3. 取樣頻率. 日 | 周 | 月 | 季 | 年
還有許多更仔細的設定, 詳見 https://www.quandl.com/help/api
--------------------------
要做量化交易, 買資料整理資料是很花時間的一環
從一個策略發想到成形投放到市場, 到策略劣化下架,
這個時間週期隨著市場的成熟只會越來越快,
QUANDL 可以幫助大家擺脫技術分析只看價格序列的窠臼,
快速驗證自己交易上的各種構想, 誠心推薦給諸位版眾
澄清一下, 我不是網站業務, 也不會在未來的哪天收費開課
最後給直接 END 的人, 關鍵字:
免費 DATABASE 經濟數據 商品數據 API PYTHON EXCEL MATLAB
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.43.111.99
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