Python財務計算 [線上課程]

Python財務計算 [線上課程]

本課程結合資訊金融數學的跨領域課程,可作為成為 P quantQ quant 的入門課程,深入淺出介紹數學模型背後的財務意義,並提供學員Python範例程式以期降低進入門檻,希望學員可以透過本課程建立量化研究的基礎,在未來持續發展適合自己的分析工具。本課程適合金融從業人員,進行計算金融、計量經濟、風險管理、量化交易等研究;我們也歡迎對於資訊、統計與金融有興趣的學生與社會人士。本課程亦涵蓋部分CFA與FRM考試內容 [0, 1] ,如量化分析、資產評價、衍生性金融商品 (期貨與選擇權) 等。




[0] 台灣財務金融研究協會,CFA證照考試說明
[1] 台灣財務金融研究協會, FRM證照考試說明

課程大綱

0. Python程式基礎
1. 量化研究初探
2. 常用的數學套件與其理論
3. 現代投資理論
4. 金融時間序列分析
5. 定價理論
6. 風險管理
7. 機器學習導論
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0. Python programming
1. Debut of quantative research: data acquisition, visualization, strategy development, and backtesting
2. Selected math tools
3. Modern portfolio theory
4. Financial time series analysis
5. Pricing theory
6. Risk management
7. Machine learning tutorial
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[0] John C. Hull, Options, Futures, and Other Derivatives, 10/e, 2017
[1] Dan Passarelli, Trading Option Greeks: How Time, Volatility, and Other Pricing Factors Drive Profits, 2/e, 2012
[2] Zvi Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus, Investments, 12/e, 2020
[3] Andrea Frazzini, David G. Kabiller, Lasse H. Pedersen, Buffett's Alpha, 2013
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註0:更新於2021/3/31。
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

適合欲從事金融量化研究者,無Python程式經驗者可*

* 本課程為應用課程,非純程式語言課程;若完全沒有任何程式基礎者,請先於其他Python語言課程中掌握基本語法。課程中用到的程式概念諸如:陣列、迴圈、函式、物件,將於第一堂課介紹/複習。另外本課程也已備妥需要的範例程式,希望程式語言的初學者至少能夠自行修改程式碼以便完成作業。

開發環境

Python 3.6.x on Google Colab

近期班次

  • 第342期 開課日期:2021.05.26 確定開課

    上課時間:

    期初5/26 17:30-18:30 ; 期末7/28 17:30-18:30 

    上課日期:2021.05.26 ~ 2021.07.28
    學費:新生新台幣4500元整
    備註:

    期初5/26 17:30-18:30 ; 期末7/28 17:30-18:30 

    兩堂實體課程自由參加,其他時間請自行安排線上學習!

  • 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, C#

    (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2020年3月10日為4950小時。