Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Zrozumienie podstaw Pythona
Przegląd wykorzystania technologii i Pythona w finansach
Przegląd narzędzi i infrastruktury
- Wdrożenie Pythona przy użyciu Anacondy
- Korzystanie z platformy Python Quant
- Korzystanie z IPython
- Korzystanie z Spyder
Rozpoczęcie pracy z prostymi przykładami finansowymi w Pythonie
- Obliczanie implikowanych zmienności
- Implementacja symulacji Monte Carlo
- Korzystanie z czystego Pythona
- Wektoryzacja z użyciem Numpy
- Pełna wektoryzacja z logarytmicznym schematem Eulera
- Analiza graficzna
- Korzystanie z analizy technicznej
Zrozumienie typów i struktur danych w Pythonie
- Poznanie podstawowych typów danych
- Poznanie podstawowych struktur danych
- Korzystanie z struktur danych NumPy
- Implementacja wektoryzacji kodu
Implementacja wizualizacji danych w Pythonie
- Tworzenie wykresów dwuwymiarowych
- Korzystanie z innych stylów wykresów
- Tworzenie wykresów finansowych
- Generowanie wykresów 3D
Korzystanie z danych szeregów czasowych w finansach w Pythonie
- Poznanie podstaw biblioteki pandas
- Pierwsze kroki z klasą DataFrame
- Pobieranie danych finansowych z internetu
- Korzystanie z danych finansowych z plików CSV
- Implementacja analizy regresji
- Radzenie sobie z danymi wysokiej częstotliwości
Implementacja operacji wejścia/wyjścia
- Zrozumienie podstaw I/O w Pythonie
- Korzystanie z I/O w pandas
- Szybkie I/O z użyciem PyTables
Implementacja aplikacji krytycznych pod względem wydajności w Pythonie
- Przegląd bibliotek wydajnościowych w Pythonie
- Zrozumienie paradygmatów Pythona
- Zrozumienie układu pamięci
- Implementacja obliczeń równoległych
- Korzystanie z modułu multiprocessing
- Użycie Numba do kompilacji dynamicznej
- Użycie Cython do kompilacji statycznej
- Korzystanie z GPU do generowania liczb losowych
Korzystanie z narzędzi i technik matematycznych w finansach z Pythonem
- Techniki aproksymacji
- Regresja
- Interpolacja
- Implementacja optymalizacji wypukłej
- Implementacja technik całkowania
- Zastosowanie obliczeń symbolicznych
Stochastyka z Pythonem
- Generowanie liczb losowych
- Symulacja zmiennych losowych i procesów stochastycznych
- Implementacja obliczeń wyceny
- Obliczanie miar ryzyka
Statystyka z Pythonem
- Implementacja testów normalności
- Implementacja optymalizacji portfela
- Przeprowadzenie analizy głównych składowych (PCA)
- Implementacja regresji bayesowskiej z użyciem PyMC3
Integracja Pythona z Excelem
- Implementacja podstawowej interakcji z arkuszami kalkulacyjnymi
- Korzystanie z DataNitro do pełnej integracji Pythona z Excelem
Programowanie obiektowe w Pythonie
Tworzenie interfejsów użytkownika w Pythonie
Integracja Pythona z technologiami i protokołami internetowymi w finansach
- Protokoły internetowe
- Aplikacje internetowe
- Usługi internetowe
Zrozumienie i implementacja ram wyceny z Pythonem
Symulacja modeli finansowych z Pythonem
- Generowanie liczb losowych
- Generyczna klasa symulacji
- Geometryczny ruch Browna
- Klasa symulacji
- Implementacja przypadku użycia dla GBM
- Dyfuzja ze skokami
- Dyfuzja pierwiastkowa
Implementacja wyceny instrumentów pochodnych z Pythonem
Implementacja wyceny portfela z Pythonem
Korzystanie z opcji zmienności w Pythonie
- Implementacja zbierania danych
- Implementacja kalibracji modelu
- Implementacja wyceny portfela
Najlepsze praktyki w programowaniu w Pythonie dla finansów
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i zakończenie
Zakończenie
Wymagania
- Podstawowe doświadczenie w programowaniu
- Solidna znajomość matematyki stosowanej w finansach
Opinie uczestników (2)
Zajeczia praktyczne związane z treścią naprawdę pomagają lepiej zrozumieć każdy temat. Ponadto, styl rozpoczęcia zajęć od wykładu i kontynuowania praktycznymi ćwiczeniami jest dobry i pomocny do połączenia się z wcześniejszym wykładem.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przykłady/ćwiczenia doskonale dostosowane do naszej dziedziny
Luc - CS Group
Szkolenie - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję