udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Python для финансового анализа и алгоритмической торговли
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading
★5 (всего оценок - 36)
Продолжительность
16 ч 54 мин
Категория
PythonКоличество уроков
112 Видео
Дата добавления
7 июл. 2018 г., 08:32
Язык
Английский
Дата выхода
26 апр. 2018 г., 10:00
Дата обновления
11 июл. 2020 г., 23:14
Изучите numpy, pandas, matplotlib, quantopian, finance и многое другое для алгоритмической торговли с Python!
Добро пожаловать в Python для финансового анализа и алгоритмической торговли! Вы заинтересованы в том, как люди используют Python для проведения тщательного финансового анализа и проведения алгоритмической торговли, тогда это правильный курс для вас!
Этот курс поможет вам узнать все, что вам нужно знать, чтобы использовать Python для финансов и алгоритмической торговли! Мы начнем с изучения основ Python, а затем перейдем к изучению различных основных библиотек, используемых в экосистеме Py-Finance, включая jupyter, numpy, pandas, matplotlib, statsmodels, zipline, Quantopian и многое другое!
Мы рассмотрим следующие темы, используемые финансовыми специалистами
- Основы Python
- NumPy для высокоскоростной цифровой обработки
- pandas для эффективного анализа данных
- Matplotlib для визуализации данных
- Использование pandas-datareader и Quandl для приема данных
- Методы анализа временных рядов Pandas
- Анализ доходности запасов
- Кумулятивные ежедневные доходы
- Волатильность и риск ценных бумаг
- EWMA (Экспоненциально-взвешенное скользящее среднее)
- Statsmodels
- ETS (сезон-тренд-сезон)
- ARIMA (Авторегрессивные интегрированные скользящие средние)
- Автокорреляционные графики и частичные автокорреляционные графики
- Коэффициент Шарпа
- Оптимизация распределения портфеля
- Эффективная оптимизация Frontier и Markowitz
- Типы фондов
- Заказать книги
- Короткая продажа
- Модель ценообразования на капитал
- Разделительные фонды и дивиденды
- Гипотеза эффективного рынка
- Алгоритмическая торговля с Quantopian
Посмотреть больше
- Урок 1.00:02:13Introduction to Course
- Урок 2.00:03:33Course Overview Lecture (DON'T SKIP THIS!)
- Урок 3.00:08:49Course Installation Guide
- Урок 4.00:00:20Welcome to the Python Crash Course
- Урок 5.00:01:17Introduction to Crash Course
- Урок 6.00:19:01Python Crash Course Part One
- Урок 7.00:13:38Python Crash Course Part Two
- Урок 8.00:15:03Python Crash Course Part Three
- Урок 9.00:04:14Python Crash Course Exercises
- Урок 10.00:09:07Python Crash Course Exercise Solutions
- Урок 11.00:00:24Welcome to NumPy
- Урок 12.00:01:38Introduction to NumPy
- Урок 13.00:15:49NumPy Arrays
- Урок 14.00:04:20Numpy Operations
- Урок 15.00:10:55Numpy Indexing
- Урок 16.00:04:11NumPy Review Exercise
- Урок 17.00:09:53Numpy Exercise Solutions
- Урок 18.00:00:23Welcome to Pandas
- Урок 19.00:02:40Introduction to Pandas
- Урок 20.00:06:59Series
- Урок 21.00:15:35DataFrames
- Урок 22.00:17:00DataFrames Part Two
- Урок 23.00:09:03DataFrames Part Three
- Урок 24.00:06:15Missing Data
- Урок 25.00:06:38Group By with Pandas
- Урок 26.00:09:11Merging, Joining, and Concatenating DataFrames
- Урок 27.00:12:13Pandas Common Operations
- Урок 28.00:13:51Data Input and Output
- Урок 29.00:03:07General Pandas Review Exercises
- Урок 30.00:12:54General Pandas Exercise Solutions
- Урок 31.00:00:24Welcome to Visualization
- Урок 32.00:01:49Introduction to Visualization in Python
- Урок 33.00:18:46Matplotlib Basics - Part One
- Урок 34.00:15:32Matplotlib Basics - Part Two
- Урок 35.00:11:44Matplotlib Part Three
- Урок 36.00:03:43Matplotlib Exercise
- Урок 37.00:10:09Matplotlib Exercise Solutions
- Урок 38.00:12:08Pandas Visualization Overview
- Урок 39.00:17:33Pandas Time Series Visualization
- Урок 40.00:01:19Pandas Visualization Exercise Overview
- Урок 41.00:08:52Pandas Visualization Exercise Solutions
- Урок 42.00:01:22Introduction to Data Sources
- Урок 43.00:04:38Pandas DataReader
- Урок 44.00:10:22Quandl
- Урок 45.00:00:14Welcome to Pandas for Time Series
- Урок 46.00:00:59Introduction to Time Series with Pandas
- Урок 47.00:09:40Datetime Index
- Урок 48.00:12:49Time Resampling
- Урок 49.00:05:59Time Shifts
- Урок 50.00:17:54Pandas Rolling and Expanding
- Урок 51.00:00:31Welcome to the Capstone Project!
- Урок 52.00:06:39Stock Market Analysis Project
- Урок 53.00:20:26Stock Market Analysis Project Solutions Part One
- Урок 54.00:09:37Python Stock Market Analysis Solutions - Part Two
- Урок 55.00:16:54Stock Market Analysis Project Solutions Part Three
- Урок 56.00:08:24Stock Market Analysis Project Solutions Part Four
- Урок 57.00:00:35Welcome to Time Series Analysis
- Урок 58.00:02:52Introduction to Time Series
- Урок 59.00:04:00Time Series Basics
- Урок 60.00:12:30Introduction to Statsmodels
- Урок 61.00:04:17ETS Theory
- Урок 62.00:02:50EWMA Theory
- Урок 63.00:14:25EWMA Code Along
- Урок 64.00:06:25ETS Code Along
- Урок 65.00:09:34ARIMA Theory
- Урок 66.00:06:21ACF and PACF
- Урок 67.00:11:43ARIMA with Statsmodels
- Урок 68.00:14:00ARIMA Code Part Two
- Урок 69.00:06:50ARIMA Code Part Three
- Урок 70.00:14:15ARIMA Code Part Four
- Урок 71.00:00:37Welcome to Finance Fundamentals
- Урок 72.00:00:50Introduction to Python Finance Fundamentals
- Урок 73.00:07:17Sharpe Ratio Slides
- Урок 74.00:15:32Portfolio Allocation Code Along Part One
- Урок 75.00:06:45Portfolio Allocation Code Along Part Two
- Урок 76.00:05:15Portfolio Optimization
- Урок 77.00:14:45Portfolio Optimization Code Along One
- Урок 78.00:07:47Portfolio Optimization Code Along Two
- Урок 79.00:16:33Portfolio Optimization Code Along Three
- Урок 80.00:01:08Key Financial Topics
- Урок 81.00:06:10Types of Funds
- Урок 82.00:14:36Order Books
- Урок 83.00:02:36Short Selling
- Урок 84.00:05:20CAPM - Capital Asset Pricing Model
- Урок 85.00:12:11CAPM Code Along
- Урок 86.00:03:17Stock Splits and Dividends
- Урок 87.00:02:01EMH
- Урок 88.00:00:25Welcome to the Quantopian Section
- Урок 89.00:09:28Introduction to Quantopian
- Урок 90.00:16:47Quantopian Research Basics
- Урок 91.00:16:18Quantopian Algorithms Basics Part One
- Урок 92.00:17:18Quantopian Algorithms Basics Part Two
- Урок 93.00:16:48First Trading Algorithm - Part One
- Урок 94.00:16:45First Trading Algorithm - Part Two
- Урок 95.00:04:51Trading Algorithm Exercise
- Урок 96.00:12:37Trading Algorithm Exercise Solutions Part One
- Урок 97.00:02:39Trading Algorithm Exercise Solutions Part Two
- Урок 98.00:17:00Quantopian Pipelines Factors
- Урок 99.00:05:59Quantopian Pipelines Filters
- Урок 100.00:09:19Quantopian Pipeline - Masking and Classifiers
- Урок 101.00:00:49Welcome to Trading Algorithms
- Урок 102.00:13:35Pipeline Trading Algorithm Example - Code Along - Part One
- Урок 103.00:10:28Pipeline Trading Algorithm - Code Along - Part Two
- Урок 104.00:19:29Pipeline Trading Algorithm Code along Part Three
- Урок 105.00:12:49Leverage
- Урок 106.00:14:19Hedging
- Урок 107.00:14:55Hedging- Part Two
- Урок 108.00:15:21Portfolio Analysis with PyFolio
- Урок 109.00:16:24Stock Sentiment Analysis Project
- Урок 110.00:09:03What are Futures?
- Урок 111.00:18:21Futures on Quantopian
- Урок 112.00:20:35Futures on Quantopian Part Two
Автор - udemy
Комментарии
12345На Udemy последнее обновление 12/2020, обновите пожалуйста
Anonymoushttps://github.com/sobryan/Python-for-Finance-Repo.git
AnonymousPlease update the course