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2018-05-11

按照这本书的逻辑与脉络,王小川老师12月上海与经管之家量化投资学院合作开设 Python量化投资-从零基础到实战 现场培训

作者亲临现场授课4天,带你更高效掌握Python量化投资的思想与精髓

时间:2018年12月8-9日 和 15-16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:上海市培训教室

学费:5000元 / 4000元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价);食宿自理


课程特色
1:现场教学,可现场和老师互动,解决从业疑惑;
2:课程内容丰富,囊括了许多量化投资的理论知识;
3:基础班从零开始,快速掌握Python金融编程所需;
4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学;
5:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络。

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“我要报名”,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;
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。


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。


联系方式:

魏老师

QQ:1143703950 点击这里给我发消息

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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2018-5-11 09:07:20
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。
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2018-5-11 09:08:16
[victory]
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2018-5-11 09:11:14
支持一個
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2018-5-11 09:19:41
量化投资中的获取数据、整理数据、模型计算、数据图形化均可以用python实现;
IPython,pandas等重量级神器简直是为Quant类工作量身定做;
所以python在量化投资中的地位会越来越重要。


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2018-5-11 09:21:26
王老师授课知无不言言无不尽
欢迎大家报名参加,持续答疑
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