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金融數據分析與程式交易-使用Python

培養金融大數據的分析處理能力!

地點
忠孝
日期
2020/04/13

2020/05/27
總時數
42hr
時間
19:00~22:00
原價 18,000 元
目前最惠價
NT$17,100
師資說明

酆士昌老師、劉承彥老師

酆士昌老師

學歷:
清華大學數學研究所應用數學組

經歷:
昊瀚資訊股份有限公司總經理(迄今)
同德股份有限公司MIS主任(5年)
友邁科技股份有限公司MIS主任(2年)
得捷股份有限公司軟體工程師(1年)

專案經歷:
同德兩岸IPVPN規劃與建置,2004/6-2004/7
同德觀瀾工廠(桂花工業園)網路規劃、機房建置、與跨國網路整合,2006/8
產學合作計畫(交通大學戴天時教授)-運用GPU平行計算到高頻程式交易,2015/10
產學合作計畫(中山大學馬黛教授)-大數據、市場微結構與投資人交易策略行為實驗平台之建構,2015/10
期貨程式演算法開發,2015/10
券商機房ULL-HFT,2016/8
期貨券商快速下單機開發,2017/5

教學經驗:
東吳大學數學系(2年)
內湖高工資訊科(1年)
艾鍗學院(6年)
文化大學教育推廣部(3年)

近年著作:
R語言(第二版)-數學計算、統計模型與金融大數據分析
R語言:金融演算法與台指期貨程式交易實務
Ubuntu17完全自學手冊:桌面、系統與網路應用全攻略
CentOS 7 伺服器架設與管理實務
最速查Linux指令語法詳解大全
Linux Shell程式設計實力養成-225個實務關鍵技巧詳解
完整學會Linux伺服器建置、管理
MIS網管達人的工具箱(第三版)

簡介:
畢業於清華大學數學研究所應用數學組,專注於系統規劃、軟體開發與網管系統。曾擔任MIS工程師與主管,對於Linux系統管理與伺服器架設擁有十餘年經驗,著有電腦相關書籍六十餘本,通過LPI Level 1與Level 2認證,擔任電腦職訓講師,教授Linux作業系統、伺服器、雲端系統、時尚IT類與金融科技類等課程。近年來潛心研究金融科技領域,將數億筆的金融Tick資料轉換分析,應用至策略回測、推進分析,並延伸至實單交易與後續交易系統的建構。



劉承彥老師

學歷:
屏東大學會計學系

經歷:
昊瀚資訊股份有限公司專案經理

著作:
Python:期貨演算法交易實務145個關鍵技巧詳解
R語言:期貨演算法交易實務120個關鍵技巧詳解
課程介紹
FinTech是當今熱門的領域,將資訊科技與金融結合應用,正為目前當紅的產業之一。本課程由台指Tick大數據切入分析,透過Python的矩陣處理與繪圖工具,讓你熟悉資料的處理與轉換。接著介紹常見的演算法,讓你可透過高密度的資料進行回測與分析,進行績效的統計,並具備程式交易的能力!
教學內容
1.認識基本環境:
 認識大數據
 認識金融商品與交易規則
 基本環境建置

2.Python的基本操作(一):
 Spyder的介面與操作
 執行Python的多種方式
 變數定義與基本運算

3.Python的基本操作(二):
 判斷與迴圈
 套件種類與內建函數
 自訂函數

4.公開資料的取用分析(一):
 認識常見的公開資訊網站
 爬蟲基礎介紹
 使用Python取用Yahoo股市資訊進行分析

5.公開資料的取用分析(二):
 使用Python取用利率資訊進行分析
 使用Python取用匯率資訊進行分析
 使用Python取用交易所資訊進行分析

6.資料庫的操作:
 建置MySQL資料庫
 介紹MySQL資料庫基礎語法
 使用Python套件串接MySQL資料庫

7.回測演算法的架構:
 歷史資料的取用與分析
 撰寫固定時間買賣策略
 安裝Ta-lib套件
 撰寫轉換歷史資料頻率的函數

8.撰寫股票回測演算法(一):
 內外盤策略 + 固定式停利停損
 海龜策略 + 移動式停損

9.撰寫股票回測演算法(二):
 利用MA指標建構策略
 利用KD指標建構策略
 利用MACD指標建構策略

10.撰寫期貨回測演算法(一):
  跟隨大單策略 + 固定式停利停損
  海龜策略 + 移動式停損

11.撰寫期貨回測演算法(二):
  利用RSI指標建構策略
  利用威廉指標建構策略
  利用布林通道建構策略

12.即時交易演算法架構:
  即時資料的取用與分析
  撰寫固定時間買賣策略
  撰寫轉換即時資料頻率的函數

13.使用MicroPlay進行交易訓練(一):
  跟隨大單策略 + 固定式停利停損
  海龜策略 + 移動式停損

14.使用MicroPlay進行交易訓練(二):
  利用MA指標建構策略
  利用KD指標建構策略
  利用布林通道建構策略


※為維護課程品質及尊重智慧財產權,上課中請勿錄音錄影,亦不提供錄音或錄影補課。
優惠辦法
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註:以上優惠擇一使用
適合對象
1. 金融科技相關科系學生
2. 對程式交易有興趣的投資人
3. 對自動化投資有興趣的IT工程師
其他備註
※本課程以數據分析的角度,透過Python的程式設計來分析台指期貨的歷史資料並結合實務演練,不涉及行情預測與商品推薦。
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【以上師資、課程內容、時間及場地等,本單位保留變更之權利。】
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