Cursos de Analizando grandes datos financieros con Python

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

pythonbigdata

Duración

35 horas (usualmente 5 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia de programación básica
  • Una sólida comprensión de las matemáticas para las finanzas

Descripción General

Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para finanzas cuantitativas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprender los fundamentos de la programación de Python
  • Utilice Python para aplicaciones financieras, incluida la implementación de técnicas matemáticas, estocásticas y estadísticas
  • Implementar algoritmos financieros utilizando Python de rendimiento

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Analistas cuantitativos

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Programa del Curso

Introducción

Comprender los fundamentos de Python

Descripción general del uso de tecnología y Python en finanzas

Descripción general de herramientas e infraestructura

  • Despliegue de Python con Anaconda
  • Usando la Plataforma Python Quant
  • Usando IPython
  • Usando Spyder

Comenzar con ejemplos financieros simples con Python

  • Cálculo de volatilidades implícitas
  • Implementando la simulación Monte Carlo
    • Usando Pure Python
    • Usando Vectorización con Numpy
    • Uso de la Vectorización completa con Log Euler Scheme
    • Usando análisis gráfico
  • Usando análisis técnico

Comprender los tipos de datos y las estructuras en Python

  • Aprendiendo los tipos básicos de datos
  • Aprendiendo las estructuras de datos básicos
  • Usando las estructuras de datos de NumPy
  • Implementando la Vectorización de Código

Implementando la visualización de datos en Python

  • Implementando parcelas bidimensionales
  • Uso de otros estilos de trazado
  • Implementando Parcelas de Financiamiento
  • Generando una trama 3D

Usar los datos financieros de la serie de tiempo en Python

  • Explorando los conceptos básicos de los pandas
  • Implementando el primer y el segundo paso con la clase DataFrame
  • Obtener datos financieros de la Web
  • Uso de datos financieros de archivos CSV
  • Implementando análisis de regresión
  • Hacer frente a los datos de alta frecuencia

Implementando operaciones de entrada / salida

  • Comprender los conceptos básicos de E / S con Python
  • Uso de E / S con pandas
  • Implementando Fast I / O con PyTables

Implementando aplicaciones de rendimiento crítico con Python

  • Descripción general de las bibliotecas de rendimiento en Python
  • Comprender los paradigmas de Python
  • Comprender el diseño de la memoria
  • Implementando Computación Paralela
  • Usando el Módulo de multiprocesamiento
  • Usando Numba para la compilación dinámica
  • Usando Cython para la compilación estática
  • Uso de GPU para generación de números aleatorios

Usando herramientas matemáticas y técnicas para finanzas con Python

  • Aprender técnicas de aproximación
  • Regresión
  • Interpolación
  • Implementando la optimización convexa
  • Implementando Técnicas de Integración
  • Aplicando Computación Simbólica

Estocástico con Python

  • Generación de números aleatorios
  • Simulación de variables aleatorias y de procesos estocásticos
  • Implementando Cálculos de Valuación
  • Cálculo de medidas de riesgo

Estadísticas con Python

  • Implementando Pruebas de Normalidad
  • Implementando la optimización de la cartera
  • Llevar a cabo el análisis de componentes principales (PCA)
  • Implementando Regresión Bayesiana usando PyMC3

Integrando Python con Excel

  • Implementando la interacción básica de hoja de cálculo

Uso de DataNitro para la integración completa de Python y Excel

Programación orientada a objetos con Python

Construyendo interfaces gráficas de usuario con Python

Integrando Python con Tecnologías Web y Protocolos para Finanzas

  • Protocolos web
  • Aplicaciones web
  • Servicios web

Comprender e implementar el marco de valoración con Python

Simulando modelos financieros con Python

  • Generación aleatoria de números
  • Clase de simulación genérica
  • Movimiento geométrico browniano
    • La clase de simulación
    • Implementando un caso de uso para GBM
  • Jump Diffusion
  • Square-Root Diffusion

Implementando la valuación de derivados con Python

Implementación de la valoración de la cartera con Python

Usar las opciones de volatilidad en Python

  • Implementando la recopilación de datos
  • Implementando la Calibración del Modelo
  • Implementando la valoración de la cartera

Mejores prácticas en la programación de Python para finanzas

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Observaciones finales

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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