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コース概要

イントロダクション

開発環境のセットアップ

  • ローカルでのプログラミング vs オンライン: AnacondaとJupyter

Pythonプログラミングの基礎

  • 制御構造、データ型、関数、データ構造、および演算子

Pythonの機能拡張

  • モジュールとパッケージ

最初のPythonアプリケーション

  • 開始日時と終了日時の推定

Pythonによる外部データへのアクセス

  • CSVデータのインポート、エクスポート、読み込み、書き出し
  • SQLデータベース内のデータへのアクセス

Python配列とベクトルを使用したデータの組織化

  • NumPyとベクトル化関数

Pythonによるデータの視覚化

  • Matplotlibによる2Dおよび3Dプロット、pyplot、そしてSciPy

Pythonによるデータ分析

  • scipy.statsとpandasを用いたデータ分析
  • 金融データのインポートとエクスポート(Excel、Webサイトデータなど)

資産価格軌道のシミュレーション

  • モンテカルロシミュレーション

資産配分とポートフォリオ最適化

  • 資本配分、資産配分、リスク評価の実行

リスク分析と投資パフォーマンス

  • ポートフォリオ最適化問題の定義と解決

固定利子分析とオプション価格設定

  • 固定利子分析とオプション価格設定の実行

金融時系列分析

  • 金融市場の時系列データ分析

Pythonアプリケーションの本番環境への移行

  • アプリケーションのExcelおよびその他のWebアプリケーションとの統合

アプリケーションのパフォーマンス

  • アプリケーションの最適化
  • 並列計算とマルチプロセッシング

トラブルシューティング

結びの言葉

要求

  • 金融(証券、デリバティブなど)に関する理解
  • 確率論および統計学に関する一般的な理解
  • 初等的な微分積分学の知識
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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