Python có tốt cho Mô hình hóa tài chính không?

Lộ trình học tập là một khóa học được thiết kế đặc biệt tập hợp hai hoặc nhiều chủ đề khác nhau giúp bạn đạt được mục tiêu cuối cùng. Nhiều suy nghĩ được đưa vào việc lựa chọn nội dung cho Lộ trình học tập và điều này được thực hiện thông qua sự hiểu biết đầy đủ về các yêu cầu để đạt được mục tiêu

Công nghệ đã trở thành một tài sản trong tài chính. Trong số các ngôn ngữ lập trình hot nhất, bạn sẽ thấy Python trở thành công nghệ được lựa chọn cho Tài chính. Ngành tài chính đang ngày càng áp dụng Python để lập trình mục đích chung và phân tích định lượng, từ tìm hiểu động lực giao dịch đến xây dựng các mô hình học máy tài chính

Lộ trình học tập được cân nhắc kỹ lưỡng này thực hiện phương pháp tiếp cận từng bước để hướng dẫn bạn cách sử dụng Python để thực hiện phân tích tài chính và lập mô hình hàng ngày. Bắt đầu với phần giới thiệu về Python và các thư viện bên thứ ba của nó, bạn sẽ học cách áp dụng các khái niệm cơ bản về Tài chính như Giá trị thời gian của tiền và chuỗi thời gian trong Python. Bạn cũng sẽ thực hiện định giá, hồi quy tuyến tính và mô phỏng Monte Carlo để phân tích một số mô hình cơ bản

Khi bạn cảm thấy thoải mái khi phân tích các mô hình bằng Python, bạn sẽ học cách áp dụng chúng vào thực tế để phân tích các mô hình máy học cho dữ liệu tài chính của riêng bạn. Sau đó, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình học máy và thuật toán giao dịch theo giao dịch của mình. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng bot giao dịch để cung cấp các giải pháp giao dịch hoàn toàn tự động cho giao dịch của mình. Tiếp theo, bạn sẽ học cách đánh giá các mô hình về giá trị rủi ro bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học

Bây giờ bạn đã quen thuộc với học máy, bạn sẽ bắt đầu học các kỹ thuật học sâu để dự báo tài chính, dự đoán tỷ giá hối đoái ngoại hối, xem xét phê duyệt khoản vay tài chính, phát hiện gian lận và dự báo giá cổ phiếu

Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể thực hiện định giá tài chính, xây dựng bot giao dịch theo thuật toán và thực hiện giao dịch chứng khoán và phân tích tài chính trong các lĩnh vực tài chính khác nhau

Các tính năng chính

  • Thực hành dự báo tài chính bằng cách sử dụng máy học với Python, Keras, scikit-learning và pandas

  • Sử dụng các thư viện như Numpy, Pandas, Scipy và Matplotlib để phân tích, thao tác và trực quan hóa dữ liệu

  • Thoải mái với Mô phỏng Monte Carlo, Giá trị rủi ro và Định giá quyền chọn

  • Nắm bắt dự báo Machine Learning trên một dữ liệu tài chính trong thế giới thực cụ thể

tiểu sử tác giả

  • Matthew Macarty đã giảng dạy các sinh viên trường kinh doanh đã tốt nghiệp và chưa tốt nghiệp trong hơn 15 năm và hiện đang giảng dạy tại Đại học Bentley. Ông đã giảng dạy các khóa học về thống kê, phương pháp định lượng, hệ thống thông tin và thiết kế cơ sở dữ liệu

  • Mustafa Qamar-ud-Din là kỹ sư máy học với hơn 10 năm kinh nghiệm trong ngành phát triển phần mềm. Ông là chuyên gia về xử lý hình ảnh, học máy và học sâu. Anh ấy đã làm việc với nhiều công ty mới thành lập và hiểu được động lực của các phương pháp nhanh nhẹn cũng như những thách thức mà họ phải đối mặt hàng ngày. Anh ấy cũng nhận thức khá rõ về các kỹ năng chuyên môn mà các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm khi đưa ra quyết định tuyển dụng.

  • Jakub Konczyk yêu thích và lập trình chuyên nghiệp từ năm 1995. Anh ấy là một chuyên gia về Python và Django và đã tham gia xây dựng các hệ thống phức tạp từ năm 2006. Anh ấy thích đơn giản hóa và dạy các chủ đề lập trình và chia sẻ nó với những người khác. Lần đầu tiên anh ấy phát hiện ra Machine Learning khi anh ấy đang cố gắng dự đoán giá bất động sản ở một trong những công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu mà anh ấy tham gia. Anh thất bại thảm hại. Sau đó, anh ấy đã khám phá ra một cách học Machine Learning thực tế hơn nhiều mà anh ấy muốn chia sẻ với bạn trong khóa học này. Tóm lại là “Giữ cho nó đơn giản. ” thần chú

    Đại học vẫn là con đường tiếp theo cho những người bước vào lĩnh vực tài chính, đặc biệt là những người mới bắt đầu học. Và phân tích định lượng là một chuyên ngành phổ biến cho những người học muốn kết hợp niềm đam mê của họ với tài chính và công nghệ

    Các nhà phân tích định lượng (hay “Quants”) sử dụng các kỹ năng toán học, thống kê và lập trình của họ cho các ngân hàng, công ty đầu tư, nhà quản lý tài sản và công ty bảo hiểm. Họ có thể theo đuổi bằng cấp về kinh tế hoặc tài chính nhưng cũng có thể xem xét kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc các bằng cấp khác nhấn mạnh đào tạo toán học. 85% các nhà phân tích định lượng có bằng đại học, theo CareerOneStop, và 37% có bằng Thạc sĩ hoặc cao hơn

    Theo Stack Overflow, bằng đại học tiếp tục có giá trị trong các lĩnh vực công nghệ, với bằng cấp về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính hoặc kỹ thuật phần mềm. Và mức độ phổ biến của Python trong các khoa khoa học máy tính của trường đại học?

    Python có tốt cho Mô hình hóa tài chính không?

    Tùy chọn học tập độc lập

    Muốn học một mình? . Khoảng 16% nhà phát triển trong cuộc khảo sát Stack Overflow năm 2020 ủng hộ

    Có rất nhiều sách, video và hướng dẫn trực tuyến dành cho những ai muốn học Python, Java, C++ hoặc bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào có giá trị đối với tài chính và fintech. Chẳng hạn, Python và Java cung cấp tài nguyên để giúp người học bắt đầu. Một số cộng đồng giáo dục cung cấp các cơ hội học tập tự học, với chi phí thấp hoặc miễn phí mà những người mới bắt đầu viết mã hoặc những người chuyển đổi nghề nghiệp có thể áp dụng cho một số lĩnh vực tài chính. Và các trang web chuyên nghiệp như LinkedIn đã xây dựng các khóa học bao gồm Python và các kỹ năng lập trình tài chính khác

    Học tập độc lập có thể hiệu quả đối với những người bắt đầu tự học có động lực, những người thích thử thách và biết họ muốn học gì. Đối với những người cần cấu trúc hơn hoặc cách tiếp cận rộng hơn, đại học có thể là lựa chọn tốt hơn. Trong khi đó, những người học có động lực để thành công và mong muốn tập trung vào các kỹ năng lập trình thiết yếu cho lĩnh vực tài chính có thể xem xét một bootcamp. Sự lựa chọn là của bạn, vì vậy hãy lập trình

    Excel hay Python tốt hơn cho tài chính?

    Python được coi là công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả hơn cho các tính toán phức tạp và khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, Excel nhìn chung vẫn phổ biến hơn Python và được nhiều người sử dụng trong phân tích tài chính.

    Python có phải là một kỹ năng có giá trị cho tài chính không?

    Python là một ngôn ngữ cực kỳ linh hoạt với cú pháp rất đơn giản và khả năng đọc tuyệt vời. Nó được sử dụng để xây dựng các nền tảng và ứng dụng dựa trên web có khả năng mở rộng cao, đồng thời cực kỳ hữu ích trong một ngành có nhiều gánh nặng như tài chính .