KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis - Plan Szkolenia

Tła:

KDB+ jest szeroko stosowany w branży finansowej i nie tylko. Jest to działający w pamięci, oparty na kolumnach, wydajny, szczególnie sprawny proces tp Zbiór danych finansowych. Wiele banków inwestycyjnych, funduszy hedgingowych i godzin prop-tradingu wykorzystywało KDB+ do wielu analiz danych i usług danych. KDB+ odgrywa znaczącą rolę w analizach w testach historycznych i codziennym handlu, znajduje pierwotną przyczynę oraz poprawia jakość i wydajność handlu.?Python jest również szeroko stosowany w branży finansowej i może łatwo manipulować KDB+, zapewnia wiele bibliotek do przeprowadzania analiz.

W tym kursie przedstawimy, w jaki sposób Q/KDB+/Python są wykorzystywane w branżach finansowych (jak przechowywać dane, w jaki sposób wykorzystywane jest API danych, w jaki sposób wykorzystuje się bramę do obsługi jednoczesnych połączeń, rozwiązywanie problemów i wsparcie dla KDB+ i itp.) oraz wiele senatorów i odpowiednich rozwiązań.

Jaka jest zaleta KDB+ w analizie finansowej?

- Scenariusze

- Wydajność i wydajność

- jaki rodzaj zbioru danych finansowych

Podstawy KDB+

- definicja typu i rzutowanie

- funkcjonalny wybór/aktualizacja/usunięcie

- funkcje/lamda, wywołanie funkcji synchronizacji/asynchronizacji

- obsługa gniazd sieciowych

- kompresja pliku

- wyliczenie i wyliczenie sym

- rozkładany stolik i ścianka działowa

Jak możemy wdrożyć KDB+

- roślina kleszczowa

-RDB/HDB

- bramka/API

- Raportowanie

Jak możemy uzyskać dostęp do KDB+

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

Jak zaimportować dane z innego źródła danych do KDB+?

-txt/csv

- HTML/strona internetowa

- SQL Serwer