完整的量化金融与自动化课程
掌握量化金融的基本工具和技术:从金融建模到算法交易
讲师:Bryan Dogan
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您将学到什么
- 掌握 Python 的财务建模、数据分析和风险评估。
- 应用 Black-Scholes、CAPM 和 Markowitz 等关键金融模型。
- 使用 VaR、夏普比率、索提诺比率和卡尔玛比率分析风险。
- 通过量化策略和重新平衡来优化投资组合。
- 使用维纳和瓦西切克等随机方法对金融过程进行建模。
- 可视化和解释财务数据以便更好地做出决策。
- 了解标准差和峰度等统计概念。
- 实施魔术公式和 Piotroski F-Score 进行股票选择。
- 使用滚动操作来分析时间序列财务数据。
- 在均值回归策略中应用 Ornstein-Uhlenbeck 过程。
- 建立并回测用于交易和投资的金融模型。
探索相关主题
要求
- 对金融和投资概念有基本的了解(有帮助但不是必需的)。
- 无需任何编程经验,Python 将从头开始教授。
- 一台可以访问互联网的计算机,用于安装 Anaconda 和 Python。
- 愿意学习量化金融并应用数学概念。
描述
欢迎来到《量化金融与自动化完整课程》,这是您掌握量化金融基本工具和技术的一体化指南。无论您是初学者还是希望深化知识,本课程都将帮助您掌握使用 Python 进行金融建模、分析和算法交易的技能。
在本综合课程中,您将:
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设置您的环境:了解如何安装和配置 Python 和 Anaconda,这是您在整个课程中使用的所有工具的基础。
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深入研究统计学:了解标准差、滚动运算和数据可视化等关键统计概念,这些概念对于分析市场数据和构建模型至关重要。
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探索数学概念:深入了解重要的量化金融模型,包括马科维茨模型、资本资产定价模型 (CAPM)、布莱克-斯科尔斯模型、皮奥特罗斯基 F 值等。您还将学习几何布朗运动、维纳过程、奥恩斯坦-乌伦贝克过程和Vasicek 模型等高级概念,这些概念在金融分析中都发挥着关键作用。
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评估投资组合表现:学习如何使用夏普比率、索提诺比率和卡尔玛比率等指标评估投资组合的风险调整后回报。您还将探索如何实施投资组合再平衡策略,以优化您的投资选择。
通过实际的、动手的 Python 编码练习和真实示例,您将对金融建模、数据分析以及如何应用数学模型来改进投资策略有深入的了解。
完成本课程后,您将能够熟练运用量化金融工具和技术进行风险管理、投资组合优化和算法交易,从而做出明智的、数据驱动的投资决策。
准备好转变您的财务分析技能并推进您在量化金融领域的职业生涯!
本课程适合哪些人:
- 有抱负的量化分析师、金融分析师和数据科学家希望发展技术技能。
- 想要应用数学模型和风险管理技术的投资者、交易员和投资组合经理。
- 寻求基于 Python 的金融建模实践知识的金融和经济学学生。
- 有兴趣进入量化金融领域的程序员和工程师。
- 希望提高定量分析技能并改善投资决策的风险经理和金融专业人士。
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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