Py学习  »  Python

用Python怎么做量化投资-王小川老师告诉你

经管之家论坛 • 6 年前 • 1111 次点击  

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
 案例六:资产配置策略
 案例七:时间序列策略

第三天:
Part1:投资组合基本概念
 1、超额Alpha选股
 2、CAPM模型
 3、三因子模型选股
Part2:投资组合构建
 1、单因子测试
 2、多因子测试
 3、常见的组合构建方法
Part3:数据挖掘算法在量化投资中的运用  
 1、逻辑回归与涨跌预测    
 2、支持向量机模型与涨跌预测  
 3、聚类与股票配对  
Part4 舆情分析与关注度模型  
 1、文本挖掘概述    
 2、文本处理技巧
 3、中文分词
案例分析:
 案例一:单因子全套测试代码
 案例二:组合构建案例
 案例三:文本数据处理案例


报名流程

1:点击“阅读原文中的现场/远程报名”,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费(在读全日制本科及硕士请报名后联系我们修改订单价格);
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。

 

联系方式

魏老师

QQ:2881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org



今天看啥 - 高品质阅读平台
本文地址:http://www.jintiankansha.me/weixin/uWBdJ6GCYy
Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/2003
 
1111 次点击