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用Python怎么做量化投资-王小川老师告诉你

经管之家  · 公众号  · 财经  · 2017-05-19 11:10

正文

做量化投资为什么选择Python:

  • Python是开放的,各种平台可以用,开源各种分析工具包,时间系列,机器学习等都方便;文件处理,网络,数据库对接都很容易。

  • Python是简单通用的,能做更多的事情。

  • Python是高速发展的,并在人工智能时代成为最流行的语言之一。

站在 量化投资门外

或者

身处 其中仍不知 怎样做


6 月来 跟着小川老师一起学 Python 量化投资


展示 回测结果 量化实战课程


Python量化投资
基础+实战


时间: 2017年6月10-11日,6月17-18日 (共四天两个周末)
安排: 上午 9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
地点: 北京市海淀区厂洼街 3号丹龙大厦B座
学费:

现场班: 4500元 /3600元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价);

远程班: 3600元 /3000元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)

优惠: 现场班老学员 9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;
以上优惠不叠加。

讲师介绍

王小川 ,博士,申万金工高级分析师,人大经济论坛 MATLAB与Python培训主管,金牌讲师。 关注神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域,国内最大的MATLAB论坛管理员,近年在北京、上海、武汉等地举办多次数据分析与挖掘研讨会与培训,有丰富的实战技巧与培训经验,在申万金工负责舆情挖掘、因子测试与事件等方向研究。

课程大纲

基础班(一天): Python语言基础与金融统计分析

Part1:Python语言学习与应用
1、Python语言简介
2、运算符与表达式
3、Python控制流
4、Python函数
5、Python模块
6、异常处理与文件操作
7、Python绘图
8、Numpy篇
9、Pandas篇
10、数据库连接
Part2:金融统计分析概论
1、统计学理论
1)统计学概论
2)描述性统计
3)参数估计
4)假设检验
2、多变量相关性分析
3、线性回归模型
案例分析:
案例一:大型股票数据库读取股票数据
案例二: A股市场股票数据绘图
案例三:交易数据描述性统计
案例四:非金融专业数据获取方法

实战班(三天)

第一天:
Part1:金融数据处理高级编程
1、Pandas深入分析
2、金融因子数据生成
3、常见的金融数据整理方式
Part2:量化投资概述
1、投资策略回顾与比较
2、基本面、技术分析和量化的联系与区别
3、量化投资概述
4、量化投资风险与管控
Part3:量化投资Python平台介绍
1、数据获取
2、回测框架介绍
3、回测注意问题。
案例分析:
案例一:市盈率手动计算
案例二: Panel数据的存储与提取
案例三:简单的均线穿越策略实现

第二天:
Part1:市场描述策略
描述性研究
Part2:高级交易策略
1、CTA策略
2、大师选股策略
3、市场中性选股策略
4、技术指标类策略
5、资产配置策略
Part3:时间序列模型
1、什么是时间序列数据
2、时间序列的平稳性检验与白噪声探讨
3、时间序列平滑
4、【SMA、WMA EWMA】
5、金融时间序列建模预测
6、【ARMA、ARIMA模型】
7、波动的集聚效应
案例分析:
案例一:如何通过各种数据描述当前市场状态
案例二: CTA策略
案例三:经典大师选股策略
案例四:市场中性选股策略
案例五:技术指标类选股策略







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