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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(chǎng)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(gè)傳統(tǒng)崗位都會(huì)被取代。

如今,金融業(yè)的“碼農(nóng)化”已是大勢(shì)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(xiàng)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(duì)沖基金公司中成為交易系統(tǒng)的主流。

為了迎合市場(chǎng)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(qǐng)者。

正在看這篇文章的你,會(huì)是候選人之一么?

1

Python與量化投資

用最貼近人的語(yǔ)言打開新世界大門

量化投資本身是一個(gè)很寬泛的概念,簡(jiǎn)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(duì)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(shí)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(shí)現(xiàn)。

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

對(duì)于小白的我們,它具有強(qiáng)大且豐富的庫(kù),封裝后可以輕松調(diào)用。用Python做個(gè)項(xiàng)目,充實(shí)自己,秀給看客們看,'Life is short,you need Python!”

2

Python大勢(shì)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(yǔ)言的精髓。

就像在web領(lǐng)域JavaScript無可撼動(dòng)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(guó)家相關(guān)教育部門對(duì)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(guó)家和社會(huì)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(dòng)“全民學(xué)Python”,從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動(dòng)和社會(huì)人才結(jié)構(gòu)的更迭。

DT時(shí)代的教育不能只有速算與背書,而是需要教如何實(shí)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(shí)代,也是最壞的時(shí)代。

實(shí)戰(zhàn)量化策略是從金融市場(chǎng)的運(yùn)行中提煉出相對(duì)穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)和模型,卻依然要適應(yīng)市場(chǎng)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(xiàng)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(diǎn)

2、買下一整個(gè)書單的書但是知識(shí)多而散亂,不知道從何下手

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

不是計(jì)算機(jī)專業(yè)出身的準(zhǔn)金融人,又面對(duì)著需要數(shù)學(xué)思維+金融知識(shí)+計(jì)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(huì)。想在稍縱即逝的市場(chǎng)機(jī)會(huì)中抓住時(shí)機(jī)挖掘利潤(rùn),就要在為時(shí)不晚的當(dāng)下盡快掌握一項(xiàng)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(shí)戰(zhàn)課。

本課程偏向使用Python技術(shù)對(duì)量化投資與金融數(shù)據(jù)分析的技能運(yùn)用,所涉及到的知識(shí)都會(huì)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(shí)也提供大量有關(guān)金融理論和實(shí)踐的知識(shí),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(shí)際操作與編程能力,以實(shí)操帶動(dòng)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(jiǎn)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(yǔ)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(jì)算

4、pandas:Series、DataFrame介紹

5、pandas:數(shù)據(jù)加載、存儲(chǔ)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(shí)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(cè)

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

  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(duì)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(jiǎn)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(duì)沖基金從事股票策略研究,目前在國(guó)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(yàn),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(duì)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(huì)計(jì)審計(jì)從業(yè)者

想轉(zhuǎn)行金融的學(xué)習(xí)者

04

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