Python Programming for Finance

• 對金融的理解（證券、衍生品等）
• 對概率與統計的基礎理解
• Element微積分

Python 是一種在金融行業中廣受歡迎的程式語言。它被大型投資銀行和對沖基金採用，用於構建各種金融應用程式，從核心交易程式到風險管理系統。

在這場由講師指導的現場培訓中，學員將學習如何使用 Python 開發實際應用程式，以解決一系列特定的金融相關問題。

培訓結束時，學員將能夠：

• 理解 Python 程式語言的基本原理
• 下載、安裝並維護用於在 Python 中創建金融應用程式的最佳開發工具
• 選擇並利用最合適的 Python 套件和程式技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、數據庫、網絡等）的金融數據
• 構建解決資產配置、風險分析、投資績效等問題的應用程式
• 對 Python 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化

目標受眾

• 開發人員
• 分析師
• 量化分析師

課程形式

• 部分講授、部分討論、練習和大量實踐操作

注意事項

• 本培訓旨在為金融專業人員面臨的一些主要問題提供解決方案。如果您有特定的主題、工具或技術希望補充或進一步詳細說明，請聯繫我們進行安排。

介紹

設置開發環境

• Programming 本地與線上： Anaconda 和 Jupyter

Python Programming 基礎

• 控制結構、數據類型、函數、數據結構和運算符

擴展 Python 的功能

• 模組與套件

你的第一個 Python 應用程式

• 估算開始和結束的日期與時間

Access 外部數據與 Python

• 導入與導出、讀取與寫入 CSV 數據
• Access 數據於 SQL 資料庫中

使用 Python 中的陣列和向量組織數據

• NumPy 和向量化函數

使用 Python 可視化數據

• Matplotlib 用於 2D 和 3D 繪圖、pyplot 和 SciPy

使用 Python 分析數據

• 使用 scipy.stats 和 pandas 進行數據分析
• 導入與導出金融數據（Excel、網站數據等）

模擬資產價格軌跡

• 蒙地卡羅模擬

資產配置與投資組合優化

• 執行資本配置、資產配置和風險評估

風險分析與 Investment 績效

• 定義與解決投資組合優化問題

固定收益分析與期權定價

• 執行固定收益分析與期權定價

金融時間序列分析

• 分析金融市場中的時間序列數據

將你的 Python 應用程式投入生產

• 將你的應用程式與 Excel 及其他網頁應用程式整合

應用程式性能

• 優化你的應用程式
• 平行計算與多處理

故障排除

結語