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移動平均python 在軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

2021-06-15 22:00:45 有 4 人按讚

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課程長度有 17 個小時，將介紹金融專業人員使用的以下主題：

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2. 使用 NumPy 做高速的數值處理
3. 使用 Pandas 做高效的資料分析
4. Matplotlib：做資料視覺化
5. 使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
6. Pandas 時間序列分析技術
7. 股票回報分析
8. 累計日收益
9. 波動性和證券風險
10. EWMA（指數加權移動平均線）
11. Statsmodels
12. ETS（錯誤-趨勢，季節性）
13. ARIMA（自動回歸整合移動平均線）
14. 自動相關圖和部分自動相關圖
15. Sharpe 比率
16. 投資組合分配優化
17. 有效的邊境和 Markowitz 優化
18. 資金類型
19. 訂單簿 (Order Books)
20. 賣空 (Shrot Selling，賣出不在手的股票)
21. 資本資產定價模型
22. 股票分割和股息
23. 有效市場假說
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2020-11-10 16:54:33 有 12 人按讚

本課程將引導你了解使用 Python 進行財務和演算法交易所有需要的知識！我們首先學習 Python的基礎知識，然後繼續了解 Py-Finance 生態系統中使用的各種核心程式庫 (libraries)，包括 jupyter 、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian等等！

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3 使用Matplotlib建立自定義的繪圖(plots)
4 學習如何使用 statsmodels 做時間序列分析
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6 使用指數加權移動平均值(Exponentially Weighted Moving Averages)
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8 計算 Sharpe 比率
9 優化投資組合分配
10 了解資本資產定價模型
11 學習有效市場假說
12 進行 Quantopian 的演算法交易

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2020-04-22 23:45:43 有 11 人按讚

--課程已於 2020 年 4 月更新--

你是否對如何使用 Python 進行嚴格的財務分析和追求演算法交易感興趣，那麼這正是你想要的課程！

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