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      Python金融數(shù)據(jù)分析全景圖

       天承辦公室 2019-07-06

      金融市場智能化,就業(yè)必然就越來越精英化。

      當(dāng)操控著量化投資策略的人出現(xiàn)了,99個傳統(tǒng)崗位都會被取代。

      如今,金融業(yè)的“碼農(nóng)化”已是大勢所趨,Python更是已然成為投行、基金、咨詢和互聯(lián)網(wǎng)等泛金融和商科領(lǐng)域必備的一項技能,量化投資的風(fēng)口熱度直線飆升,并在各大投資銀行和對沖基金公司中成為交易系統(tǒng)的主流。

      為了迎合市場需求,海外名校金融、經(jīng)濟(jì)、金工等專業(yè)越來越重視培養(yǎng)學(xué)生的量化分析技能,且更偏向招收量化分析能力強(qiáng)的申請者。

      正在看這篇文章的你,會是候選人之一么?

      1

      Python與量化投資

      用最貼近人的語言打開新世界大門

      量化投資本身是一個很寬泛的概念,簡單來說就是以數(shù)據(jù)模型為核心,以程序化交易為手段,追求絕對收益為目標(biāo)的一種投資方法。其本質(zhì)是通過程序化交易來實現(xiàn)交易思想。

      一提起量化,很多人都自然而然地想起Python,似乎這兩者有著密不可分的聯(lián)系,我們也發(fā)現(xiàn)在很多量化投資的業(yè)務(wù)鏈條都能在Python找到相應(yīng)的框架實現(xiàn)。

      因為對比起其他編程語言,Python更簡潔,更簡單易學(xué),很多程序員都認(rèn)為它應(yīng)該算是最簡單代碼的開始。昵稱為“膠水語言”的它,可以將其他語言制作的模塊(尤其是C/C++)聯(lián)結(jié)起來。

      對于小白的我們,它具有強(qiáng)大且豐富的庫,封裝后可以輕松調(diào)用。用Python做個項目,充實自己,秀給看客們看,'Life is short,you need Python!”

      2

      Python大勢所趨已成定局你只需奮起直上

      Beautiful is better than ugly.

      Explicit is better than implicit.

      Simple is better than complex.

      Complex is better than complicated.

      這是Zen of Python的前四行,它總結(jié)了Python作為編程語言的精髓。

      就像在web領(lǐng)域JavaScript無可撼動的地位一樣。在金融量化投資領(lǐng)域python也占據(jù)了相當(dāng)重要的位置。近幾年來國家相關(guān)教育部門對于“人工智能普及”格外重視。

      不僅將Python列入到小學(xué)、中學(xué)和高中等傳統(tǒng)教育體系中,并借此為未來國家和社會發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎(chǔ),逐步由底層向高層推動“全民學(xué)Python”,從而進(jìn)一步實現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動和社會人才結(jié)構(gòu)的更迭。

      DT時代的教育不能只有速算與背書,而是需要教如何實際處理多維度海量的大數(shù)據(jù)。機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存, 這是最好的時代,也是最壞的時代。

      實戰(zhàn)量化策略是從金融市場的運行中提煉出相對穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)和模型,卻依然要適應(yīng)市場的千變?nèi)f化。

      因此,量化比拼的是邏輯,更是細(xì)節(jié)。作為零基礎(chǔ)小白入門python量化投資,雖想系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)這一項黑科技,但大部分人都難免碰壁:

      1、完全小白,想要速成但是缺少體系切入點

      2、買下一整個書單的書但是知識多而散亂,不知道從何下手

      3、師夷長技卻無處可施,缺乏實戰(zhàn)經(jīng)歷,心里還是沒底

      不是計算機(jī)專業(yè)出身的準(zhǔn)金融人,又面對著需要數(shù)學(xué)思維+金融知識+計算機(jī)編程基礎(chǔ)的量化投資,你是不是也犯了難?越優(yōu)秀的人,越要抓住機(jī)會。想在稍縱即逝的市場機(jī)會中抓住時機(jī)挖掘利潤,就要在為時不晚的當(dāng)下盡快掌握一項別人沒有的技能。

      為此,我們精心打造了Python與量化投資入門到實戰(zhàn)課。

      本課程偏向使用Python技術(shù)對量化投資與金融數(shù)據(jù)分析的技能運用,所涉及到的知識都會從基礎(chǔ)開始講解,非常適合初學(xué)者和想要提高編程技能的人,同時也提供大量有關(guān)金融理論和實踐的知識,學(xué)員通過不斷的回顧課程。

      按照教程快速上手Python量化投資和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。結(jié)合線下課程與線上作業(yè),快速系統(tǒng)掌握實際操作與編程能力,以實操帶動Python學(xué)習(xí)!

      01
      課程目錄

      Part 1 Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

      1、Python簡介:在金融中的應(yīng)用、安裝流程、IPython配置環(huán)境、課程接下來的安排

      2、Python語法基礎(chǔ):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)和文件等

      3、numpy:數(shù)組和矢量計算

      4、pandas:Series、DataFrame介紹

      5、pandas:數(shù)據(jù)加載、存儲與文件格式,清洗和準(zhǔn)備,數(shù)據(jù)聚合、合并和重塑等

      6、matplotlib和seaborn:繪圖和可視化

        Part 2 利用Python進(jìn)行股票數(shù)據(jù)分析

      7、tushare:時間序列,股票數(shù)據(jù)初探

      8、ta-lib:股票技術(shù)分析

      9、statmodels:線性模型分析

      10、scikit-learn: 機(jī)器學(xué)習(xí)介紹,線性回歸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),SVM等,機(jī)器學(xué)習(xí)案例:股票漲跌預(yù)測

      11、TensorFlow:深度學(xué)習(xí)介紹,深度學(xué)習(xí)案例:用LSTM預(yù)測股票收盤價

        Part 3 基于Python構(gòu)建股票交易策略

      12、量化交易策略初探:配對交易

      13、基于技術(shù)分析的策略:布林帶交易策略

      14、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的策略:SVM看漲看跌

      15、資產(chǎn)組合優(yōu)化:Markowitz模型

      02
      導(dǎo)師簡介
      證經(jīng)學(xué)社金牌導(dǎo)師
      Eason

      清華大學(xué) 電子學(xué)博士

      畢業(yè)于清華大學(xué)電子系,加州大學(xué)伯克利分校訪問學(xué)者。曾在海外量化對沖基金從事股票策略研究,目前在國內(nèi)某頂尖量化私募從事策略研究。有多年P(guān)ython使用經(jīng)驗,并在工作中應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的交易策略。

      03
      適宜人群

      無論您是對Python數(shù)據(jù)分析感興趣是有志于進(jìn)入量化交易行業(yè)的在校大學(xué)生還是其他行業(yè)想要轉(zhuǎn)行量化交易的工作者

      PE/VC從業(yè)者

      投行券商從業(yè)者

      行研分析師

      會計審計從業(yè)者

      想轉(zhuǎn)行金融的學(xué)習(xí)者

      04

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