Python財務計算

本課程結合資訊金融統計的跨領域課程,可作為成為P quant和Q quant的入門課程。課程內容目前規劃如下:
(1) 快速導覽Python語言 (只需要基本的程式語法,例如迴圈、函數等基礎概念);
(2) 介紹資料擷取、清理與視覺化;
(3) 利用現有的量化套件進行時間序列分析;
(4) 衍生性金融商品的定價模型與模型校正;
(5) 進行風險評估與動態避險;
(6) 嘗試使用機器學習的工具來找尋金融資料有用的訊息。

SP500_impv

課程大綱

(tentative schedule)
# Python programming (3 hours)
# Data acquisition, visualization, and backtesting (3 hours)
# Modern portfolio theory (6 hours)
-- Capital asset pricing model (CAPM)
-- Fama-French 3-factor model
# Financial time series analysis (6 hours)
-- Autoregressive moving-average (ARMA) mode
-- Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model
-- Vector autoregression (VAR) model
-- Cointegrated VAR using Vector Error Correction (VEC) model
# Pricing theory (6 hours)
-- Valuation framework: fundamental theorem of asset pricing
-- Binomial option pricing model (BOPM)
-- Stochastic processes and simulation
-- Monte Carlo simulation for option pricing
-- Model calibration
# Risk management (3 hours)
# Machine learning (3 hours)

註0:updated on 2019/10/7
註1:英文教材中文授課。
註2:課程內容仍會按照講師的偏好與學員的需要而更動。

適合對象

1. 規劃投入金融計量 (quant)領域者
2. 對金融產業有興趣的學員

開發環境

Python 3.7.x on Jupyter Notebook

近期班次

注意事項

  • 上課地點:台灣大學資訊工程學系系館 詳細位置;教室號碼將於開課前一日公佈於官網"最新消息"中。
  • 上課教材:開課後將公布教學網站給同學查閱。
  • 結業狀況:請上官網”結業名單”查閱是否合格及可領取證書進度。

講師介紹

  • 國立臺灣大學資訊工程學博士候選人

  • 交通大學電信工程研究所 碩士

  • 中央大學電機工程學系 學士

(一) 服務經驗

  • 國立臺灣大學 腦與心智科學研究所 兼任研究助理 (2014.8--present)
  • 中國信託商業銀行 全球金融商品交易處 期貨自營部 實習研究員 (2014.1--present)
  • 國立臺灣大學 資訊工程學系 資訊系統訓練班 講師 (2014.1--present)
  • 國立臺灣大學 資訊工程學系 課程助教:計算理論、離散數學、財務演算法 (2012.9--present)

(二) 研究興趣

  • Financial computing
  • Analysis and design of algorithms
  • Quantitative finance, econometrics, and algorithmic trading
  • Statistics and machine learning
  • Computing theory and programming language design

(三) 程式語言

  • MATLAB, Java, C, C++, Python

(四) 教學特色

  • 中文授課,課程教材以英文為主。適合規劃出國求學或對科學/技術理論有興趣的學員。
  • 授課時數:於本訓練班教學時數累計至2019年3月25日為3,900小時。