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コース概要
イントロダクション
アルゴリズミックトレーディングの核心概念
- アルゴリズミックトレーディングとは何か?
- 市場と取引
- テキストデータと分析
Python、R、およびStata
- 株式取引
- 債券取引
- 投資分析
開発環境の準備
- Quandlのインストール
- quantmodのインストール
- Stataのインストールと設定
アルゴリズミックトレーディングとPython
- データのインポート
- Quandlの使用
- 金融データの扱い方
- 金融データ用のデータベース作成
アルゴリズミックトレーディングとR
- データのインポート
- quantmodの使用
- 回帰分析の扱い方
アルゴリズミックトレーディングとStata
- データのインポートとクリーニング
- 戦略のテスト
- 回帰分析の扱い方
まとめと結論
要求
- Rの経験
- Pythonの経験
対象者
- ビジネスアナリスト
14 時間
お客様の声 (4)
ディープシーは私のニーズに非常に敏感で、複雑さを追加するタイミングと、より構造化されたアプローチを取るタイミングを見極めることができました。 ディープシーは本当に私のペースに合わせて働き、新しい機能やツールの使い方をまず見せてから自分で再現させてくれたことで、訓練が確実に身につきました。この訓練の結果とディープシーの専門知識には非常に満足しています!
Deepthi - Invest Northern Ireland
コース - IBM Cognos Analytics
機械翻訳
良い例を使用し、適切なペースでトレーニングを進め、ほとんどの内容をカバーしました
David - McGraw Hill
コース - Data Preparation with Alteryx
機械翻訳
ドメインに完全適応された例題・練習問題
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機械翻訳
トレーナーは私のあらゆる質問に答えるために常に利用可能でした
Caterina - Stamtech
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳