|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-fur-finanzanalysen-und-algorithmisches-trading/
课程评论：没有评论
课程名称：Python für Finanzanalysen und algorithmisches Trading 课程概述： 欢迎来到“Python für Finanzanalysen und Algorithmisches Handeln”课程！如果你想学习如何使用Python进行精确的金融分析，那这个课程非常适合你！课程内容包括Python基础知识及其在金融分析和算法交易中的应用，涉及到多种核心库，如jupyter、numpy、pandas、matplotlib等。 该课程适合有Python基础的学习者，并要求先具备一定的编程知识。我们将讨论以下主题： - 财务分析中的Python应用 - 使用NumPy进行快速数值处理 - 利用Pandas进行高效的数据分析 - 使用Matplotlib进行数据可视化 - 使用pandas-datareader和Quandl进行数据采集 - 时间序列分析技术 - 股票收益分析 - 投资组合优化 - 资本资产定价模型 - 有效市场假说 - 期货交易等 课程目标： 通过本课程，学习者将掌握使用NumPy、Pandas和Matplotlib处理和分析数据的能力，理解金融统计计算，并能够应用时间序列分析和投资组合理论。 对象群体： 本课程面向那些熟悉Python基础，想要深入学习金融分析的人士。 注意事项： 学习者需下载安装Anaconda（Python），并在下载之前确认是否符合公司政策。
Willkommen zum Kurs "Python für Finanzanalysen und Algorithmisches Handeln"! Wenn Du dich dafür interessierst, wie man Python Als Data Scientist zur Durchführung exakter Finanzanalysen verwenden kann, dann ist dies der richtige Kurs für Dich! "Wirklich sau gut erklärt! Dankeschön.Man kann alles sofort anwenden!:-)" (★★★★★ P. Livadas) "Sehr übersichtlich und strukturiert, TOP!" (★★★★★ D. Ebraheim)Dieser Kurs gibt Dir eine Anleitung für alles, was Du für die Verwendung von Python für Finanzen und Algorithmisches Handeln wissen musst! Wir werden mit den Grundlagen von Python anfangen und dann etwas über die verschiedenen Kernbibliotheken lernen, die im Py-Finance-Ökosystem verwendet werden, darunter jupyter, numpy, pandas, matplotlib, statsmodels, zipline und viele mehr!Wichtig: Unser Kurs zur Finanzanalyse erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python! Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten! Wir werden die folgenden Themen besprechen, die von Finanzexperten verwendet werden:Python in der FinanzanalyseNumPy für sehr schnelle numerische VerarbeitungPandas für effiziente DatenanalyseMatplotlib für DatenvisualisierungVerwendung von pandas-datareader und Quandl zur DatenerfassungPandas Analysetechniken für ZeitreihenAnalyse von AktienrenditenKumulative TagesrenditenVolatilität und WertpapierrisikoMarkov ChainEWMA (Exponentially Weighted Moving Average)StatsmodelsETS (Error-Trend-Seasonality)ARIMA (Auto-regressive Integrated Moving Averages)Autokorrelationsdiagramme und Teil-Autokorrelationsdiagramme Sharpe-QuotientOptimierung der Portfolio-AufteilungEffiziente Grenze und Markowitz OptimierungArten von InvestmentfondsOrderbücherShort VerkäufePreismodell für Kapitalgüter (Capital Asset Pricing Model)Aktien-Splits und DividendenHypothese des effizienten MarktsTermingeschäfte handelnWas sind die Anforderungen?Grundlagen der Programmierung in PythonTechnische Voraussetzungen, um Anaconda (Python) herunter zu ladenGrundlegende Statistik und Lineare Algebra können nützlich seinWas bringt mir dieser Kurs?NumPy verwenden, um schnell mit numerischen Daten zu arbeitenPandas verwenden, um Daten zu analysieren und visualisierenMatplotlib verwenden, um benutzerdefinierte Diagramme zu erstellenAnwendung von statsmodels zur Zeitreihenanalyse erlernenFinanzstatistiken berechnen, wie tägliche Renditen, kumulative Renditen, Volatilität etc.Exponentiell gewichtete bewegliche Mittelwerte (EWMA) verwendenARIMA-Modelle auf Zeitreihendaten anwenden Sharpe-Quotienten berechnenPortfolio-Aufteilung optimierenPreismodell für Kapitalgüter verstehenEtwas über die Hypothese des effizienten Marktes lernenAn wen richtet sich dieser Kurs?An jemanden, der mit den Grundlagen von Python vertraut ist und etwas über Finanzanalysen lernen will!* Dieser Kurs erfordert, dass du dir Anaconda herunterlädst. Wenn du Udemy-Business-Nutzer bist, kläre bitte vor dem Herunterladen mit deinem Arbeitgeber, ob die Installation erlaubt ist.
