Struttura del corso

Introduzione

Comprendere i Fondamenti di Python

Panoramica dell'Utilizzo della Tecnologia e di Python in Finanza

Panoramica degli Strumenti e dell'Infrastruttura

  • Distribuzione di Python con Anaconda
  • Utilizzo della Piattaforma Quantitativa Python
  • Utilizzo di IPython
  • Utilizzo di Spyder

Iniziare con Esempi Finanziari Semplici in Python

  • Calcolo delle Volatilità Implicate
  • Implementazione della Simulazione Monte Carlo
    • Utilizzando il Puro Python
    • Utilizzando la Vectorizzazione con Numpy
    • Utilizzando la Vectorizzazione Completa con lo Schema Log Euler
    • Utilizzo dell'Analisi Grafica
  • Utilizzo dell'Analisi Tecnica

Comprendere i Tipi di Dati e le Strutture in Python

  • Imparare i Tipi di Dati di Base
  • Imparare le Strutture di Dati di Base
  • Utilizzare le Strutture di Dati NumPy
  • Implementare la Vectorizzazione del Codice

Implementare la Visualizzazione dei Dati in Python

  • Implementare Grafici a Due Dimensioni
  • Utilizzare Altri Stili di Grafico
  • Implementare Grafici Finanziari
  • Generare un Grafico 3D

Utilizzare i Dati Serie Temporali Finanziari in Python

  • Esplorare le Nozioni di Base di pandas
  • Implementare i Primi e Secondi Passaggi con la Classe DataFrame
  • Ottenere Dati Finanziari dalla Rete
  • Utilizzare Dati Finanziari da File CSV
  • Implementare l'Analisi di Regressione
  • Gestire i Dati ad Alta Frequenza

Implementare Operazioni di Input/Output

  • Comprendere le Nozioni di Base dell'I/O con Python
  • Utilizzare l'I/O con pandas
  • Implementare un I/O Veloce con PyTables

Implementare Applicazioni a Prestazioni Critiche con Python

  • Panoramica delle Librerie di Prestazione in Python
  • Comprendere i Paradigmi Python
  • Comprendere la Struttura della Memoria
  • Implementare il Calcolo Parallelo
  • Utilizzare il Modulo multiprocessing
  • Utilizzare Numba per il Compilatore Dinamico
  • Utilizzare Cython per il Compilatore Statico
  • Utilizzare le GPU per la Generazione di Numeri Casuali

Utilizzare Strumenti e Tecniche Matematiche per la Finanza con Python

  • Imparare Tecniche di Approssimazione
    • Regressione
    • Interpolazione
  • Implementare l'Ottimizzazione Convegge
  • Implementare Tecniche di Integrazione
  • Applicare il Calcolo Simbolico

Stocastica con Python

  • Generazione di Numeri Casuali
  • Simulazione di Variabili Casuali e Processi Stocastici
  • Implementare Calcoli di Valutazione
  • Calcolo delle Misure del Rischio

Statistica con Python

  • Implementare Test di Normalità
  • Implementare l'Ottimizzazione del Portafoglio
  • Eseguire Analisi delle Componenti Principali (PCA)
  • Implementare la Regressione Bayesianica con PyMC3

Integrare Python con Excel

  • Implementare l'Interazione di Base con i Fogli di Calcolo
  • Utilizzare DataNitro per l'Integrazione Completa di Python e Excel

Programmazione Orientata agli Oggetti con Python

Costruire Interfacce Grafiche Utente con Python

Integrare Python con Tecnologie e Protocolli Web per la Finanza

  • Protocolli Web
  • Applicazioni Web
  • Servizi Web

Comprendere e Implementare il Framework di Valutazione con Python

Simulare Modelli Finanziari con Python

  • Generazione di Numeri Casuali
  • Classe di Simulazione Generica
  • Moto Browniano Geometrico
    • La Classe di Simulazione
    • Implementare un Caso d'Uso per il Moto Browniano Geometrico (GBM)
  • Diffusione con Salto
  • Diffusione Radice Quadrata

Implementare la Valutazione dei Derivati con Python

Implementare la Valutazione del Portafoglio con Python

Utilizzare Opzioni di Volatilità in Python

  • Implementare la Raccolta di Dati
  • Implementare il Calibro del Modello
  • Implementare la Valutazione del Portafoglio

Migliori Pratiche nella Programmazione Python per la Finanza

Risoluzione dei Problemi

Riassunto e Conclusione

Osservazioni Finali

Requisiti

  • Esperienza di programmazione di base
  • Dimestichezza solida con la matematica per la finanza
 35 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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