コース概要

導入

Python の基礎を理解する

金融におけるテクノロジーと Python の使用の概要

ツールとインフラストラクチャの概要

    Python Anaconda を使用したデプロイメント Python Quant プラットフォームを使用した IPython Spyder を使用した

Python による簡単な財務例の開始

    インプライド ボラティリティの計算 Pure Python を使用したモンテカルロ シミュレーションの実装 Numpy によるベクトル化の使用 ログ オイラー スキームによる完全ベクトル化の使用 グラフィカル分析の使用
テクニカル分析の使用
  • Python のデータ型と構造を理解する
  • 基本的なデータ型を学習する NumPy データ構造を使用して基本的なデータ構造を学習する コードのベクトル化を実装する

      Python でのデータ視覚化の実装

    他の印刷スタイルを使用した 2 次元プロットの実装 Finance プロットの実装 3D プロットの生成

      Python での財務時系列データの使用

    pandas の基本を調べる DataFrame クラスを使用して最初と 2 番目のステップを実装する Web から財務データを取得する CSV ファイルから財務データを使用する 回帰分析を実装する 高頻度データに対処する

      入出力操作の実装

    Python で I/O の基本を理解する pandas で I/O を使用する PyTables で高速 I/O を実装する

      Python を使用したパフォーマンス重視のアプリケーションの実装

    Python のパフォーマンス ライブラリの概要 Python パラダイムの理解 メモリ レイアウトの理解 マルチプロセッシング モジュールを使用した並列コンピューティングの実装 動的コンパイルに Numba を使用する 静的コンパイルに Cython を使用する 乱数生成に GPU を使用する

      Python による金融のための数学的ツールとテクニックの使用

    近似手法の学習 回帰補間

      凸型最適化の実装
    統合テクニックの実装
  • シンボリック計算の適用
  • Python による確率論
  • 乱数の生成 確率変数と確率過程のシミュレーション 評価計算の実装 リスク尺度の計算
  • Statistics Pythonを使った

      正規性テストの実装 ポートフォリオ最適化の実装 主成分分析 (PCA) の実行 PyMC3 を使用したベイジアン回帰の実装

    Python と Excel の統合

      Python と Excel を完全に統合するための DataNitro を使用した基本的なスプレッドシート インタラクションの実装

    Python によるオブジェクト指向プログラミング

      Python によるグラフィカル ユーザー インターフェイスの構築

    Python と金融用の Web テクノロジーおよびプロトコルの統合

    Web プロトコル Web アプリケーション Web Services

    Python による評価フレームワークの理解と実装

      Python を使用した財務モデルのシミュレーション

    乱数生成 一般シミュレーション クラス 幾何学的なブラウン運動 GBM の Use Case を実装するシミュレーション クラス

    ジャンプ拡散

      平方根拡散
    Python によるデリバティブ評価の実装
  • Python によるポートフォリオ評価の実装
  • Python でのボラティリティ オプションの使用
  • データ収集の実装 モデル キャリブレーションの実装 ポートフォリオ評価の実装

    Python 金融向けプログラミングのベスト プラクティス

    トラブルシューティング

      要約と結論

    閉会の辞

    要求

    • 基本的なプログラミング経験
    • 金融に関する数学の確かな理解
     35 時間

    参加者の人数



    Price per participant

    お客様の声 (5)

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