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
お客様の声 (5)
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
より実践的な演習を多く行い、私たちのプロジェクトで使用するデータ(ラスター形式の衛星画像)に近いデータを使用すること
Matthieu - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機械翻訳
トレーナーの非常に良い準備と専門知識、英語での完璧なコミュニケーション。コースは実践的でした(演習 + 使用例の共有)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
トレーナーは参加者のペースに基づいて訓練を展開します
Farris Chua
コース - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
機械翻訳
ペースはちょうど良く、リラックスした雰囲気で候補者は質問をするのに適していました。
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
コース - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
機械翻訳