Plan Szkolenia

Wprowadzenie

Konfiguracja środowiska programistycznego

  • Programowanie lokalne vs online: Anaconda i Jupyter

Podstawy programowania w Pythonie

  • Struktury sterujące, typy danych, funkcje, struktury danych i operatory

Rozszerzanie możliwości Pythona

  • Moduły i pakiety

Twoja pierwsza aplikacja w Pythonie

  • Szacowanie dat i godzin początkowych oraz końcowych

Dostęp do danych zewnętrznych w Pythonie

  • Importowanie i eksportowanie, odczytywanie i zapisywanie danych CSV
  • Dostęp do danych w bazie danych SQL

Organizowanie danych za pomocą tablic i wektorów w Pythonie

  • NumPy i funkcje wektorowe

Wizualizacja danych w Pythonie

  • Matplotlib do tworzenia wykresów 2D i 3D, pyplot i SciPy

Analiza danych w Pythonie

  • Analiza danych za pomocą scipy.stats i pandas
  • Importowanie i eksportowanie danych finansowych (Excel, dane z witryn internetowych itp.)

Symulacja trajektorii cen aktywów

  • Symulacja Monte Carlo

Alokacja aktywów i optymalizacja portfela

  • Przeprowadzanie alokacji kapitału, alokacji aktywów i oceny ryzyka

Analiza ryzyka i efektywność inwestycji

  • Definiowanie i rozwiązywanie problemów optymalizacji portfela

Analiza instrumentów o stałym dochodzie i wycena opcji

  • Przeprowadzanie analizy instrumentów o stałym dochodzie i wyceny opcji

Analiza szeregów czasowych w finansach

  • Analiza danych szeregów czasowych na rynkach finansowych

Wdrożenie aplikacji w Pythonie do produkcji

  • Integracja aplikacji z Excelem i innymi aplikacjami internetowymi

Wydajność aplikacji

  • Optymalizacja aplikacji
  • Przetwarzanie równoległe i wieloprocesowe

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw finansów (papiery wartościowe, instrumenty pochodne itp.)
  • Ogólne zrozumienie prawdopodobieństwa i statystyki
  • Podstawowa wiedza z zakresu rachunku różniczkowego i całkowego
 35 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (3)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie