Eğitim İçeriği

Giriş

Python Temellerinin Anlaşılması

Finance’da Teknoloji ve Python Kullanımına Genel Bakış

Araçlar ve Altyapıya Genel Bakış

  • Anaconda Kullanarak Python Dağıtımı
  • Python Quant Platformunu Kullanma
  • IPython’ü Kullanma
  • Spyder’ı Kullanma

Python ile Basit Finansal Örneklerle Başlama

  • Kapalı Volatilite Hesaplama
  • Monte Carlo Simülasyonu Uygulama
    • Saf Python Kullanma
    • Numpy ile Vektörleştirme
    • Log Euler Şeması ile Tam Vektörleştirme
    • Grafiksel Analiz Kullanma
  • Teknik Analiz Kullanma

Python’te Veri Türlerini ve Yapılarını Anlama

  • Temel Veri Türlerini Öğrenme
  • Temel Veri Yapılarını Öğrenme
  • NumPy Veri Yapılarını Kullanma
  • Kod Vektörleştirmesi Uygulama

Data Visualization’u Python’te Uygulama

  • İki Boyutlu Grafikler Uygulama
  • Diğer Grafik Stillerini Kullanma
  • Finance Grafikler Uygulama
  • 3B Grafik Oluşturma

Python’te Finansal Zaman Serisi Verilerini Kullanma

  • pandas Temellerini Keşfetme
  • DataFrame Sınıfı ile İlk ve İkinci Adımları Uygulama
  • Web’den Finansal Veri Alma
  • CSV Dosyalarından Finansal Veri Kullanma
  • Regresyon Analizi Uygulama
  • Yüksek Frekanslı Verilerle Başa Çıkma

Giriş/Çıkış İşlemlerini Uygulama

  • Python ile G/Ç Temellerini Anlama
  • pandas ile G/Ç Kullanma
  • PyTables ile Hızlı G/Ç Uygulama

Python ile Performans Kritik Uygulamaları Uygulama

  • Python’teki Performans Kütüphanelerine Genel Bakış
  • Python Paradigmalarını Anlama
  • Bellek Düzenini Anlama
  • Paralel Hesaplama Uygulama
  • multiprocessing Modülünü Kullanma
  • Dinamik Derleme için Numba Kullanma
  • Statik Derleme için Cython Kullanma
  • Rastgele Sayı Üretimi için GPU’leri Kullanma

Finance için Mathematica Araçları ve Teknikleri Python ile Kullanma

  • Yaklaşım Tekniklerini Öğrenme
    • Regresyon
    • Enterpolasyon
  • Dışbükey Optimizasyon Uygulama
  • Entegrasyon Teknikleri Uygulama
  • Sembolik Hesaplama Uygulama

Python ile Stokastikler

  • Rastgele Sayı Üretimi
  • Rastgele Değişkenlerin ve Stokastik Süreçlerin Simülasyonu
  • Değerleme Hesaplamalarını Uygulama
  • Risk Ölçülerini Hesaplama

Statistics Python ile

  • Normallik Testlerini Uygulama
  • Portföy Optimizasyonu Uygulama
  • Temel Bileşen Analizi (PCA) Yapma
  • PyMC3 kullanarak Bayes Regresyonu Uygulama

Excel ile Python’ü Entegre Etme

  • Temel Elektronik Tablo Etkileşimi Uygulama
  • Python ve Excel’nın Tam Entegrasyonu için DataNitro Kullanma

Object-Oriented Programming Python ile

Python ile Grafik Kullanıcı Arayüzleri Oluşturma

Finance için Python’ü Web Teknolojileri ve Protokolleri ile Entegre Etme

  • Web Protokolleri
  • Web Uygulamaları
  • Web Services

Python ile Değerleme Çerçevesini Anlama ve Uygulama

Python ile Finansal Modelleri Simüle Etme

  • Rastgele Sayı Üretimi
  • Genel Simülasyon Sınıfı
  • Geometrik Brown Hareketi
    • Simülasyon Sınıfı
    • GBM için bir Use Case Uygulama
  • Atlamalı Yayılım
  • Kök Yayılım

Python ile Türev Değerlemesi Uygulama

Python ile Portföy Değerlemesi Uygulama

Python’te Volatilite Seçeneklerini Kullanma

  • Veri Toplama Uygulama
  • Model Kalibrasyonu Uygulama
  • Portföy Değerlemesi Uygulama

Finance için Python’te En İyi Uygulamalar Programming

Sorun Giderme

Özet ve Sonuç

Kapanış Notları

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel programlama deneyimi
  • Finans için sağlam bir matematik bilgisi
 35 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (5)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler