コース概要
背景:
KDB+ は金融業界などで広く使用されています。これはインメモリで、列ベースで、効率的で特に優れた tp プロセスの財務データ セットです。多くの投資銀行、ヘッジファンド、プロップ取引時間は、多くのデータ分析とデータ サービスに KDB+ を活用しました。 KDB+ は、バックテストや日々の取引における分析において重要な役割を果たし、根本原因を見つけ出し、取引の品質と効率を向上させます。Python は金融業界でも広く使用されており、KDB+ を簡単に操作でき、分析を行うための多くのライブラリを提供します。
このコースでは、Q/KDB+/Python が金融業界でどのように使用されているか (データの保存方法、データ API の使用方法、同時接続をサポートするためにゲートウェイがどのように利用されるか、トラブルシューティング、および KDB+ のサポート) を紹介します。など)、多くのシナリオと関連ソリューション。
財務分析における KDB+ の利点は何ですか?
- シナリオ
- パフォーマンスと効率
- どのような種類の金融データセットですか
KDB+ の基礎
- 型定義とキャスト
- 機能的な選択/更新/削除
- 関数/lamda、同期/非同期関数の呼び出し
- Webソケットのサポート
- ファイル圧縮
- sym の列挙と列挙
- 拡張テーブルとパーティション
KDB+ を導入するにはどうすればよいですか
- ダニ植物
- RDB/HDB
- ゲートウェイ/API
- 報告
KDB+ にアクセスするにはどうすればよいですか
-Q
- Python
-R
- Java
-C/C++
他のデータ ソースから KDB+ にデータをインポートするにはどうすればよいですか?
- txt/csv
- html/ウェブページ
- SQL サーバー
要求
0]と統計の理解
お客様の声 (1)
主題への良い導入、トレーナーは私の要求に完全に適応しました
Mathieu - Crédit Agricole Corporate & Investment Bank
コース - KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis
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