Plan du cours
Introduction
Concepts de base du trading algorithmique
- Qu'est-ce que le trading algorithmique ?
- Marchés et négociation
- Données textuelles et analyse
Python, R, et Stata
- Négociation d'actions
- Négociation d'obligations
- Analyse Investment
Préparation de l'environnement de développement
- Installation de Quandl
- Installation de quantmod
- Installation et configuration Stata
Trading algorithmique et Python
- Importer des données
- Utilisation de Quandl
- Travailler avec des données financières
- Créer des bases de données pour les données financières
Trading algorithmique et R
- Importer des données
- Utilisation de quantmod
- Travailler avec des régressions
Trading algorithmique et Stata
- Importer et nettoyer des données
- Tester les stratégies
- Travailler avec des régressions
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience avec R
- Python expérience
Public
- Business Analystes
Nos clients témoignent (5)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduction automatique
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Formation - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.