Course Outline

Invoering

De grondbeginselen van Python begrijpen

Overzicht van het gebruik van technologie en Python in financiën

Overzicht van tools en infrastructuur

    Python Implementatie met behulp van Anaconda met behulp van het Python Quant Platform met behulp van IPython Met behulp van Spyder

Aan de slag met eenvoudige financiële voorbeelden met Python

    Impliciete volatiliteiten berekenen De Monte Carlo-simulatie implementeren met Pure Python Vectorisatie gebruiken met Numpy Volledige vectorisatie gebruiken met Log Euler Scheme Met behulp van grafische analyse
Technische analyse gebruiken
  • Gegevenstypen en -structuren begrijpen in Python
  • De basisgegevenstypen leren De basisgegevensstructuren leren met behulp van NumPy-gegevensstructuren Codevectorisatie implementeren

      Gegevensvisualisatie implementeren in Python

    Tweedimensionale plots implementeren met andere plotstijlen Finance plots implementeren Een 3D-plot genereren

      Financiële tijdreeksgegevens gebruiken in Python

    De basisprincipes van panda's verkennen De eerste en tweede stappen implementeren met DataFrame Class Financiële gegevens van het internet ophalen Financiële gegevens uit CSV-bestanden gebruiken Regressieanalyse implementeren Omgaan met hoogfrequente gegevens

      Implementeren van invoer-/uitvoerbewerkingen

    De basisprincipes van I/O begrijpen met Python I/O gebruiken met panda's Snelle I/O implementeren met PyTables

      Prestatiekritische applicaties implementeren met Python

    Overzicht van prestatiebibliotheken in Python Begrijpen van Python paradigma's Begrijpen van de geheugenindeling Parallel computergebruik implementeren De multiprocessing-module gebruiken Numba gebruiken voor dynamisch compileren Cython gebruiken voor statisch compileren GPU's gebruiken voor het genereren van willekeurige getallen

      Wiskundige hulpmiddelen en technieken gebruiken voor financiën met Python

    Benaderingstechnieken leren Regressie-interpolatie

      Convexe optimalisatie implementeren
    Integratietechnieken implementeren
  • Symbolische berekeningen toepassen
  • Stochastiek met Python
  • Generatie van willekeurige getallen Simulatie van willekeurige variabelen en stochastische processen Implementatie van waarderingsberekeningen Berekening van risicomaatstaven
  • Statistics met Python

      Normaliteitstests implementeren Portfolio-optimalisatie implementeren Uitvoeren van Principal Component Analysis (PCA) Implementeren van Bayesiaanse regressie met PyMC3

    Integratie Python met Excel

      Implementatie van basisspreadsheetinteractie met behulp van DataNitro voor volledige integratie van Python en Excel

    Objectgeoriënteerd programmeren met Python

      Grafische gebruikersinterfaces bouwen met Python

    Integratie Python met webtechnologieën en protocollen voor financiën

    Webprotocollen Webapplicaties Web Services

    Het waarderingskader begrijpen en implementeren met Python

      Financiële modellen simuleren met Python

    Generatie van willekeurige getallen Generieke simulatieklasse Geometrische Brownse beweging De simulatieklasse Implementatie van een Use Case voor GBM

    Sprongverspreiding

      Vierkantswortelverspreiding
    Implementatie van derivatenwaardering met Python
  • Portefeuillewaardering implementeren met Python
  • Volatiliteitsopties gebruiken in Python
  • Implementeren van gegevensverzameling Implementeren van modelkalibratie Implementeren van portfoliowaardering

    Beste praktijken bij Python Programmeren voor financiën

    Probleemoplossen

      Samenvatting en conclusie

    Slotopmerkingen

    Requirements

    • Basis programmeerervaring
    • Een gedegen kennis van wiskunde voor financiën
     35 Hours

    Getuigenissen (5)

    Related Courses

    Related Categories