Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução
Compreendendo os Fundamentos do Python
Visão Geral do Uso da Tecnologia e do Python nas Finanças
Visão Geral das Ferramentas e Infraestrutura
- Implantação do Python Usando Anaconda
- Usando a Plataforma Quantitativa Python
- Usando IPython
- Usando Spyder
Iniciando com Exemplos Financeiros Simples em Python
- Calculando Volatilidades Implícitas
- Implementando a Simulação de Monte Carlo
- Usando Python Puro
- Usando Vetorização com Numpy
- Usando Vetorização Completa com Esquema Log Euler
- Usando Análise Gráfica
- Usando Análise Técnica
Compreendendo Tipos de Dados e Estruturas em Python
- Aprendendo os Tipos de Dados Básicos
- Aprendendo as Estruturas de Dados Básicas
- Usando Estruturas de Dados NumPy
- Implementando Vetorização de Código
Implementando Visualização de Dados em Python
- Implementando Gráficos Bidimensionais
- Usando Outros Estilos de Gráfico
- Implementando Gráficos Financeiros
- Gerando um Gráfico 3D
Usando Dados de Séries Temporais Financeiras em Python
- Explorando os Fundamentos do pandas
- Implementando os Primeiros e Segundos Passos com a Classe DataFrame
- Obtendo Dados Financeiros da Web
- Usando Dados Financeiros de Arquivos CSV
- Implementando Análise de Regressão
- Lidando com Dados de Alta Frequência
Implementando Operações de Entrada/Saída
- Compreendendo os Fundamentos de I/O com Python
- Usando I/O com pandas
- Implementando I/O Rápido com PyTables
Implementando Aplicações de Alto Desempenho com Python
- Visão Geral das Bibliotecas de Desempenho em Python
- Compreendendo Paradigmas do Python
- Compreendendo o Layout da Memória
- Implementando Computação Paralela
- Usando o Módulo multiprocessing
- Usando Numba para Compilação Dinâmica
- Usando Cython para Compilação Estática
- Usando GPUs para Geração de Números Aleatórios
Usando Ferramentas e Técnicas Matemáticas para Finanças com Python
- Aprendendo Técnicas de Aproximação
- Regressão
- Interpolação
- Implementando Otimização Convexa
- Implementando Técnicas de Integração
- APLICANDO Cálculo Simbólico
Estocástica com Python
- Geração de Números Aleatórios
- Simulação de Variáveis Aleatórias e Processos Estocásticos
- Implementando Cálculos de Valuation
- Cálculo de Medidas de Risco
Estatística com Python
- Implementando Testes de Normalidade
- Implementando Otimização de Portfólio
- Realizando Análise de Componentes Principais (PCA)
- Implementando Regressão Bayesiana usando PyMC3
Integrando Python com Excel
- Implementando Interação Básica de Planilhas
- Usando DataNitro para Integração Completa do Python e Excel
Programação Orientada a Objetos com Python
Criando Interfaces Gráficas com Python
Integrando Python com Tecnologias e Protocolos Web para Finanças
- Protocolos Web
- Aplicações Web
- Serviços Web
Compreendendo e Implementando o Framework de Valuation com Python
Simulando Modelos Financeiros com Python
- Geração de Números Aleatórios
- Classe de Simulação Genérica
- Movimento Browniano Geométrico
- A Classe de Simulação
- Implementando um Caso de Uso para GBM
- Difusão com Salto
- Difusão Quadrática
Implementando Valuation de Derivativos com Python
Implementando Valuation de Portfólio com Python
Usando Opções de Volatilidade em Python
- Implementando Coleta de Dados
- Implementando Calibração de Modelo
- Implementando Valuation de Portfólio
Melhores Práticas em Programação Python para Finanças
Troubleshooting
Síntese e Conclusão
Considerações Finais
Requisitos
- Experiência básica em programação
- Conhecimento sólido de matemática para finanças
35 Horas
Declaração de Clientes (5)
O facto de ter mais exercícios práticos utilizando dados mais semelhantes aos que utilizamos nos nossos projectos (imagens de satélite em formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida
Pensei que o instrutor era muito conhecedor e respondeu às perguntas com confiança para esclarecer a compreensão.
Jenna - TCMT
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Máquina Traduzida
Preparação e expertise excelente do treinador, comunicação perfeita em inglês. O curso foi prático (exercícios + compartilhamento de exemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Máquina Traduzida
A explicação
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
Máquina Traduzida
Instrutor desenvolve treinamento com base no ritmo do participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Máquina Traduzida
