【上課時間】
周一到周日9-18點
【招生對象】
零基礎學員
【上課方式】
北京面授
【學習目標】
基礎班從零開始,掌握Python金融編程所需。
【課程亮點】
課程內(nèi)容豐富,囊括了許多量化投資的理論知識;教學過程深入淺出, 以實例與實作印證所學; 可操作性強,將所介紹理論在實戰(zhàn)中一一展示,即學即用,在實戰(zhàn)中搭建課程的整體脈絡。
【學習周期】
30課時
【師資力量】
趙仁乾
擅長數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分析
教學經(jīng)驗7年
北京郵電大學管理科學與工程碩士
北京電信規(guī)劃設計院
辛立偉
擅長數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分析
教學經(jīng)驗20年
CDA數(shù)據(jù)分析研究院講師
SUN中國社區(qū)會員
曹鑫
擅長互聯(lián)網(wǎng)運營、營銷
教學經(jīng)驗6年
CDA數(shù)據(jù)分析師聯(lián)合創(chuàng)始人
【課程內(nèi)容】
01章Python語言基礎與金融統(tǒng)計分析
01-01Python語言學習與應用-Python語言簡介
01-02Python語言學習與應用-運算符與表達式
01-03Python語言學習與應用-Python控制流
01-04Python語言學習與應用-Python函數(shù)
01-05Python語言學習與應用-Python模塊
01-06Python語言學習與應用-異常處理與文件操作
01-07Python語言學習與應用-Python繪圖
01-08Python語言學習與應用-Numpy篇
01-09Python語言學習與應用-Pandas篇
01-10Python語言學習與應用-數(shù)據(jù)庫連接
01-11金融統(tǒng)計分析概論-統(tǒng)計學理論 (統(tǒng)計學概論,描述性統(tǒng)計,參數(shù)估計,假設檢驗)
01-12金融統(tǒng)計分析概論-多變量相關性分析
01-13金融統(tǒng)計分析概論-線性回歸模型
01-14案例分析一-大型股票數(shù)據(jù)庫讀取股票數(shù)據(jù)
01-15案例分析二-A股市場股票數(shù)據(jù)繪圖
01-16案例分析三-交易數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
01-17案例分析四-非金融專業(yè)數(shù)據(jù)獲取方法
02章Python量化投資實戰(zhàn)1
02-01金融數(shù)據(jù)處理高級編程-Pandas深入分析
02-02金融數(shù)據(jù)處理高級編程-金融因子數(shù)據(jù)生成
02-03金融數(shù)據(jù)處理高級編程-常見的金融數(shù)據(jù)整理方式
02-04量化投資概述-投資策略回顧與比較
02-05量化投資概述-基本面、技術分析和量化的聯(lián)系與區(qū)別
02-06量化投資概述
02-07量化投資概述-量化投資風險與管控
02-08量化投資Python平臺介紹-數(shù)據(jù)獲取
02-09量化投資Python平臺介紹-回測框架介紹
02-10量化投資Python平臺介紹-回測注意問題
02-11案例分析一-市盈率手動計算
02-12案例分析二-Panel數(shù)據(jù)的存儲與提取
02-13案例分析三-簡單的均線穿越策略實現(xiàn)
03章Python量化投資實戰(zhàn)2
03-01市場描述策略-描述性研究
03-02高級交易策略-CTA策略
03-03高級交易策略-大師選股策略
03-04高級交易策略-市場中性選股策略
03-05高級交易策略-技術指標類策略
03-06高級交易策略-資產(chǎn)配置策略
03-07時間序列模型-什么是時間序列數(shù)據(jù)
03-08時間序列模型-時間序列的平穩(wěn)性檢驗與白噪聲探討
03-09時間序列模型-時間序列平滑
03-10時間序列模型-【SMA、WMA EWMA】
03-11時間序列模型-金融時間序列建模預測
03-12時間序列模型-【ARMA、ARIMA模型】
03-13時間序列模型-波動的集聚效應
03-14案例分析一-如何通過各種數(shù)據(jù)描述當前市場狀態(tài)
03-15案例分析二-CTA策略
03-16案例分析三-經(jīng)典大師選股策略
03-17案例分析四-市場中性選股策略
03-18案例分析五-技術指標類選股策略
03-19案例分析六-資產(chǎn)配置策略
03-20案例分析七-時間序列策略
04章Python量化投資實戰(zhàn)3
04-01投資組合基本概念-超額Alpha選股
04-02投資組合基本概念-CAPM模型
04-03投資組合基本概念-三因子模型選股
04-04投資組合構建-單因子測試
04-05投資組合構建-多因子測試
04-06投資組合構建-常見的組合構建方法
04-07數(shù)據(jù)挖掘算法在量化投資中的運用-邏輯回歸與漲跌預測
04-08數(shù)據(jù)挖掘算法在量化投資中的運用-支持向量機模型與漲跌預測
04-09數(shù)據(jù)挖掘算法在量化投資中的運用-聚類與股票配對
04-10輿情分析與關注度模型-文本挖掘概述
04-11輿情分析與關注度模型-文本處理技巧
04-12輿情分析與關注度模型-中文分詞
04-13案例分析一-單因子全套測試代碼
04-14案例分析二-組合構建案例
04-15案例分析三-文本數(shù)據(jù)處理案例
【教學現(xiàn)場】
【機構環(huán)境】
【發(fā)展歷程】
2006年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、計量實戰(zhàn),學術研究等相關培訓視頻和現(xiàn)場班
2007年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析相關培訓班
2011年 隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來臨,依托累計上萬類共享資料,多年沉淀師資團隊,論壇召集多位專家,研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系
2013年CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立,提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認證
2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全國CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試
2015年第 一屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(CDAS)在9月11日成功舉辦,參會人數(shù)逾3000人
2016年 CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人,推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學家訓練營、企業(yè)內(nèi)訓、CDA俱樂部等多個項目
2017年整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源,形成數(shù)據(jù)分析領域生態(tài)圈,并進一步升級CDA企業(yè)內(nèi)訓體系,正式推出大數(shù)據(jù)實驗室
2018年北上廣深等多個城市均有校區(qū);擁有200多位專業(yè)師資;培養(yǎng)學員超過3萬人,每年6月/12月全國28個城市舉辦CDA認證考試
2019年已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認證考試,得到業(yè)界廣泛認可,學員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學AI”問世,引領DT時代新一波技術培訓浪潮
【機構簡介】
目前,CDA已與國內(nèi)100多所高校進行了戰(zhàn)略合作,建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地;已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書,市場發(fā)行量數(shù)萬冊;已進行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓課程,培養(yǎng)學員10萬+人次;已在全國70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試,報考考生數(shù)萬人;已開展了四屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(CDA SUMMIT),每屆參會人數(shù)3000多人;中國數(shù)據(jù)分析師俱樂部(CDA CLUB)每周舉辦各類型線上線下沙龍會議、公開課等活動共1000多期。
【機構榮譽】
IBM大學戰(zhàn)略合作伙伴
電子工業(yè)出版社 優(yōu)秀合作者
教育管理信息化專業(yè)委員會理事單位
2018年度職業(yè)教育人才培訓品牌機構
2018年度大數(shù)據(jù)影響力先鋒企業(yè)
2018入選教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目
網(wǎng)易云課堂2017年度最 佳服務獎
2017年度中國互聯(lián)網(wǎng)+ 最 佳培訓機構獎
中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟理事單位