Python与量化投资:从基础到实战 (Python for Finance in Chinese) (Udemy.com)
学习Python编程并用Python进行实际财务分析 - 完整的Python培训
Created by: 365 Careers
Last updated January 2020
What you will learn
- 学习如何用Python编写代码
- 把你的事业提升到一个新的水平
- 使用Python的条件语句,函数,序列和循环
- 使用NumPy等科学软件包
- 了解如何使用数据分析工具包,Pandas
- 使用Matplotlib绘制图形
- 使用Python来解决实际任务
- 通过Python获得数据科学家的工作
- 获得坚实的财务敏锐度
- 进行深入的投资分析
- 建立投资组合
- 计算个别证券的风险和回报
- 计算投资组合的风险和回报
- 处理财务数据时应用最佳做法
- 使用单变量和多变量回归分析
- 了解资本资产定价模型
- 比较证券的夏普比率
- 执行蒙特卡罗模拟
- 通过应用Black Scholes公式了解如何定价
- 适应申请金融机构的开发人员工作
How it compares
Against the other 388 rated Udemy courses in Python on CourseDuck:
- Rating4.5 out of 5higher than 52% of them
- Reviews227#306 of 389 by number of reviews
- Length7 hoursshorter than 60% of them
- Last updatedJanuary 2020earlier than 79% of them
Course Description
你想学习如何在工作环境中使用Python吗?
你是一名对数据科学职业感兴趣的年轻专业人士吗?
你想了解Python如何应用于金融世界并解决投资组合优化问题吗?
如果是这样,那么这是适合你的课程!
我们很自豪地介绍Python与量化投资:从基础到实战 这是迄今为止我们创建的最有趣和最完整的课程之一。我们的团队仅花了四个多月的时间来创建这门课程,但是现在,一切已经准备就绪,等着你。
来自A-Z的激动人心的旅程。
如果你是一个完全的初学者而且你对编码一无所知,请不要担心!我们从非常基础的开始。本课程的第一部分非常适合初学者和想要提高Python技能的人。然后,一旦我们涵盖了基础知识,我们将准备好处理财务计算和投资组合优化的任务。
财务基础
它会变得更好!本课程的财务部分将教你雇主正在寻找的按需现实技能。要成为高薪程序员,你必须专注于特定的兴趣领域。在本课程中,我们将重点关注财务,涵盖财务专业人员每天使用的许多工具和技术:
· 股票回报率
· 股票风险
· 股票投资组合的回报率
· 股票投资组合风险
· 股票之间的相关性
· 协方差
· 可分散风险和不可分散的风险
· 回归分析
· Alpha和Beta系数
· 用R ^ 2测量回归的解释力
· Markowitz(马科维茨)高效的边界计算
· •资本资产定价模型
· 夏普比率
· 多变量回归分析
· 蒙特卡罗模拟
· 在公司财务环境中使用蒙特卡洛
· 衍生品和衍生品类型
· 应用Black Scholes公式
· 使用蒙特卡罗进行期权定价
使用蒙特卡罗进行股票定价
一切都包括在内!所有这些主题首先在理论上进行解释,然后在实践中使用Python进行应用。
有没有更好的方法来加强你在课程的第一部分学到的东西?
即使你是一位经验丰富的程序员,本课程也很棒,因为如果你开始在金融环境中工作,我们将为你提供大量有关金融理论和机制的知识。
教学是我们的热情
我们教的一切都以最好的方式解释。简明扼要的英语,相关示例和节省时间的视频。不要忘记查看我们的一些示例视频,看看他们有多容易理解。
如果你有任何疑问,请联系我们!我们喜欢与学生沟通,并为能够在1个工作日内回复而感到自豪。我们的目标是创造有趣、令人兴奋、提升职业能力和奖励的高端材料。
是什么让这门课程与其他编程和财务课程不同?
· 本课程将教你如何使用Python编写代码并将这些技能应用于财务领域。它既是编程课程,也是金融课程。
· 高质量的制作 - 高清视频和动画(这不是无聊讲座的集合!)
· 知识渊博的导师。Martin是一位对数据科学世界着迷的量子极客,Ned是一位拥有多年经验的金融从业者,他喜欢在现实生活和Udemy上解释财务主题。
· 完整的培训-我们将涵盖你需要了解的所有主要主题,以便开始使用Python编写代码并解决本课程中介绍的财务主题(并且它们很多!)
· 广泛的案例研究,将帮助你加强你学到的一切。
· 课程挑战:解决我们的练习,使本课程成为一种互动体验。
· 出色的支持:如果你不理解某个概念,或者你只想给我们留言,你在1个工作日内就可以收到答复。
· 动态:我们不想浪费你的时间!导师们在整个课程中设定了很好的速度。
请不要忘记,该课程附带Udemy的30天无条件退款保证。当我们确信该课程能为你提供大量价值时,为什么不给出这样的保证呢?
只需订阅此课程!如果你现在没有获得这些技能,你将错过一个使自己变得与众不同的机会。不要冒着未来成功·的风险!让我们现在一起开始学习吧!
Instructor Details
- 4.5 Rating
227 Reviews
365 Careers
365 Careers is the #1 best-selling provider of business, finance, data science and AI courses on Udemy. The company’s courses have been taken by more than 4,000,000 students in 210 countries. People working at world-class firms like Apple, PayPal, and Citibank have completed 365 Careers trainings.
Currently, 365 focuses on the following topics on Udemy: 1) Finance – Finance fundamentals, Financial modeling in Excel, Valuation, Accounting, Capital budgeting, Financial statement analysis (FSA), Investment banking (IB), Leveraged buyout (LBO), Financial planning and analysis (FP&A), Corporate budgeting, applying Python for Finance, Tesla valuation case study, CFA, ACCA, and CPA
2) Data science – Statistics, Mathematics, Probability, SQL, Python programming, Python for Finance, Business Intelligence, R, Machine Learning, TensorFlow, Tableau, the integration of SQL and Tableau, the integration of SQL, Python, Tableau, Power BI, Credit Risk Modeling, and Credit Analytics, Data literacy, Product Management, Pandas, Numpy, Python Programming, Data Strategy
3) Entrepreneurship – Business Strategy, Management and HR Management, Marketing, Decision Making, Negotiation, and Persuasion, Tesla's Strategy and Marketing
4) Office productivity – Microsoft Excel, PowerPoint, Microsoft Word, and Microsoft Outlook
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Reviews
By Anonymized User on 1/22/2024
翻译有些生硬,有时候会听不懂在说什么。 但重复听一遍就基本上理解了
By Kelson House on 1/11/2024
由淺入深,講解清晰,最後幾章更是專業。
By 育菁 張 on 3/10/2020
主要在講解金融公式,課程內容較符合波動性不高的股票,考量參數較少 不過以價格而言還算合理
By Yexin Ouyang on 12/6/2019
Yes. It is good for me!
By Jonathan Yang on 11/23/2019
It is suitable for me,but the internet speed is terrible.
By EricTao on 9/23/2019
对我很适合,因为我有些编程和金融知识的背景。
By Xi Chen on 8/27/2019
Yes. 这课程里的老师讲课条理清晰,层次分明,通俗易懂。赞!
By Blachorz on 7/28/2019
很棒,很仔細,但唯獨練習題好像失聯了,無法進行練習
By Yusihao on 4/30/2021
By Jjyy1982 on 1/24/2020
Quality Score
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Overall Score : 90 / 100










