臺灣大學資訊系統訓練班

Python 初階複合設計模式

本課程將帶領同學學習函式語言程式設計下的程式碼 (functional programming) 轉換到物件導向程式設計 (object-oriented programming) 的幾種小技巧。
並且將在考慮各種關於維護、彈性與擴充的取捨，與同學介紹常見的數種設計模式，以及其通用設計與實作 Python 時的差別。
(原 Python 初階證券交易分析拆分為 Python 初階複合設計模式與 Python 初階配對交易，但本課程不涉及金融知識。)

課程大綱

函式語言程式設計 (functional programming) 轉換至物件導向程式設計 (object-oriented programming)

常見敏捷開發原則與設計守則

常見設計模式之應用
1. 工廠模式 (factory method pattern)
2. 樣板方法模式 (template method pattern)
3. 獨體模式 (singleton pattern)
4. 策略模式 (strategy pattern)
5. 轉接器模式 (adapter pattern)

備註

本課程以中文教材為主，但仍有部分文字語言為英文，同時教材僅部分使用。

本課程預計會安排程式考試一次。

實際授課內容需視課堂學員學習情況而定。

為配合當下最新 Python 版本，本課程不建議學員使用虛擬環境。

本課程會提供雲端硬碟供學員下載上課的程式碼，於課程結束後一週關閉。

簡報及課程網站請參考 https://www.csie.ntu.edu.tw/~d06922002/Course/OOP/

適合對象

嫻熟於使用 Python 者

開發環境

Python 3.8.5

NumPy 1.19.1

SciPy 1.5.2

influxdb 5.3.0

實體課程注意事項

本班為實體課程，常見QA詳情連結

校園防疫措施詳情連結

公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉

(一)退費期限：開課日後⅓時數內，詳情連結

(二)查詢結業狀況：結業名單連結

近期班次

講師介紹

王冠倫

(一) 學歷：

國立交通大學應用數學所碩士學位
國立台灣大學資訊工程學系博士班

(二) 經歷：

「以多模式大數據分析與分散式區塊鏈運算開發智慧型店頭市場交易與機器人理財系統」計畫研究助理
「運用 GPU 平行計算到高頻程式交易」計畫研究助理
「分析債務結構，信用風險，及市場投資人行為之關聯性的理論量化模型」計畫研究助理
「波動模型的樹狀圖與衍生性金融商品之希臘字母模擬計算方法」計畫研究助理

(三) 專長：

統計套利 (statistical arbitrage)
配對交易 (pairs trading)
計量策略 (quantitative strategies)

(四) 教學經驗：

於本訓練班授課時數累計至 2021年6月30日為540小時