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Udemy線上課程 Python與量化投資：從基礎到實戰 (Python for Finance in Chinese)(含教材) 講師:365 Careers 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)

內容說明:
你想學習如何在工作環境中使用Python嗎？
你是一名對資料科學職業感興趣的年輕專業人士嗎？
你想瞭解Python如何應用于金融世界並解決投資組合優化問題嗎？
如果是這樣，那麼這是適合你的課程！
我們很自豪地介紹Python與量化投資：從基礎到實戰 這是迄今為止我們創建的最有趣和最完整的課程之一。我們的團隊僅花了四個多月的時間來創建這門課程，但是現在，一切已經準備就緒，等著你。
來自A-Z的激動人心的旅程。
如果你是一個完全的初學者而且你對編碼一無所知，請不要擔心！我們從非常基礎的開始。本課程的第一部分非常適合初學者和想要提高Python技能的人。然後，一旦我們涵蓋了基礎知識，我們將準備好處理財務計算和投資組合優化的任務。
財務基礎
它會變得更好！本課程的財務部分將教你雇主正在尋找的按需現實技能。要成為高薪程式師，你必須專注於特定的興趣領域。在本課程中，我們將重點關注財務，涵蓋財務專業人員每天使用的許多工具和技術：
· 股票回報率
· 股票風險
· 股票投資組合的回報率
· 股票投資組合風險
· 股票之間的相關性
· 協方差
· 可分散風險和不可分散的風險
· 回歸分析
· Alpha和Beta係數
· 用R ^ 2測量回歸的解釋力
· Markowitz（馬科維茨）高效的邊界計算
· ?資本資產定價模型
· 夏普比率
· 多變數回歸分析
· 蒙特卡羅模擬
· 在公司財務環境中使用蒙特卡洛
· 衍生品和衍生品類型
· 應用Black Scholes公式
· 使用蒙特卡羅進行期權定價
使用蒙特卡羅進行股票定價
一切都包括在內！所有這些主題首先在理論上進行解釋，然後在實踐中使用Python進行應用。
有沒有更好的方法來加強你在課程的第一部分學到的東西？
即使你是一位經驗豐富的程式師，本課程也很棒，因為如果你開始在金融環境中工作，我們將為你提供大量有關金融理論和機制的知識。
教學是我們的熱情
我們教的一切都以最好的方式解釋。簡明扼要的英語，相關示例和節省時間的視頻。不要忘記查看我們的一些示例視頻，看看他們有多容易理解。
如果你有任何疑問，請聯繫我們！我們喜歡與學生溝通，並為能夠在1個工作日內回復而感到自豪。我們的目標是創造有趣、令人興奮、提升職業能力和獎勵的高端材料。
是什麼讓這門課程與其他程式設計和財務課程不同？
· 本課程將教你如何使用Python編寫代碼並將這些技能應用於財務領域。它既是程式設計課程，也是金融課程。
· 高品質的製作 - 高清視頻和動畫（這不是無聊講座的集合！）
· 知識淵博的導師。Martin是一位元對資料科學世界著迷的量子極客，Ned是一位擁有多年經驗的金融從業者，他喜歡在現實生活和Udemy上解釋財務主題。
· 完整的培訓-我們將涵蓋你需要瞭解的所有主要主題，以便開始使用Python編寫代碼並解決本課程中介紹的財務主題（並且它們很多！）
· 廣泛的案例研究，將幫助你加強你學到的一切。
· 課程挑戰：解決我們的練習，使本課程成為一種互動體驗。
· 出色的支持：如果你不理解某個概念，或者你只想給我們留言，你在1個工作日內就可以收到答覆。
· 動態：我們不想浪費你的時間！導師們在整個課程中設定了很好的速度。

你將會學到的
學習如何用Python編寫代碼
把你的事業提升到一個新的水準
使用Python的條件陳述式，函數，序列和迴圈
使用NumPy等科學套裝軟體
瞭解如何使用資料分析工具包，Pandas
使用Matplotlib繪製圖形
使用Python來解決實際任務
通過Python獲得資料科學家的工作
獲得堅實的財務敏銳度
進行深入的投資分析
建立投資組合
計算個別證券的風險和回報
計算投資組合的風險和回報
處理財務資料時應用最佳做法
使用單變數和多變數回歸分析
瞭解資本資產定價模型
比較證券的夏普比率
執行蒙特卡羅模擬
通過應用Black Scholes公式瞭解如何定價
適應申請金融機構的開發人員工作
課程內容:
├─01 課程介紹
│ 001 Course-Resources.txt
│ 001 課程整體介紹.mp4
│
├─02 Python的編程介紹
│ 002 5分鐘內介紹編程.mp4
│ 002 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-I.pdf
│ 003 選擇Python的原因.mp4
│ 004 選擇Jupyter的原因.mp4
│ 005 安裝Python和Jupyter.mp4
│ 006 Jupyter的界面介紹.mp4
│ 007 Jupyter-Shortcuts.pdf
│ 007 Jupyter中進行編程.mp4
│ 008 Python 2與Python 3的區別.mp4
│ 008 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-I.pdf
│
├─03 Python的變量和數據類型
│ 009 變量.mp4
│ 010 Numbers-and-Boolean-Values-Resources.txt
│ 010 數字和布爾值.mp4
│ 011 Strings-Resources.txt
│ 011 字符串.mp4
│
├─04 Python的基本語法
│ 012 Arithmetic-Operators-Resources.txt
│ 012 算術運算符.mp4
│ 013 The-Double-Equality-Sign-Resources.txt
│ 013 “==”的介紹.mp4
│ 014 Reassign-Values-Resources.txt
│ 014 重新分配變量.mp4
│ 015 Add-Comments-Resources.txt
│ 015 編寫注釋.mp4
│ 016 Line-Continuation-Resources.txt
│ 016 續行符.mp4
│ 017 Indexing-Elements-Resources.txt
│ 017 索引元素.mp4
│ 018 Structure-Your-Code-with-Indentation-Resources.txt
│ 018 使用縮進構造代碼.mp4
│
├─05 Python的運算符
│ 019 Comparison-Operators-Resources.txt
│ 019 比較運算符.mp4
│ 020 Logical-and-Identity-Operators-Resources.txt
│ 020 邏輯和標識運算符.mp4
│
├─06 條件語句
│ 021 if語句介紹.mp4
│ 021 Introduction-to-the-IF-statement-Resources.txt
│ 022 Add-an-ELSE-statement-Resources.txt
│ 022 else語句介紹.mp4
│ 023 Else-If-for-Brief-ELIF-Resources.txt
│ 023 esle if 就是elif.mp4
│ 024 A-Note-on-Boolean-values-Resources.txt
│ 024 布爾值的介紹.mp4
│
├─07 Python的函數
│ 025 Defining-a-Function-in-Python-Resources.txt
│ 025 在Python中定義函數.mp4
│ 026 Creating-a-Function-with-a-Parameter-Resources.txt
│ 026 創建帶有參數的函數.mp4
│ 027 另一種定義函數的方法.mp4
│ 028 Using-a-Function-in-another-Function-Resources.txt
│ 028 在另一個函數中使用函數.mp4
│ 029 Combining-Conditional-Statements-and-Functions-Resources.txt
│ 029 組合條件語句和函數.mp4
│ 030 創建包含少量參數的函數.mp4
│ 031 Notable-Built-in-Functions-in-Python-Resources.txt
│ 031 Python中值得注意的內置函數.mp4
│
├─08 Python的序列
│ 032 Lists-Resources.txt
│ 032 列表.mp4
│ 033 Methods-Resources.txt
│ 033 使用方法.mp4
│ 034 List-Slicing-Resources.txt
│ 034 列表切片.mp4
│ 035 Tuples-Resources.txt
│ 035 元組.mp4
│ 036 Dictionaries-Resources.txt
│ 036 字典.mp4
│
├─09 在Python中使用迭代
│ 037 For-Loops-Resources.txt
│ 037 循環.mp4
│ 038 While-Loops-and-Incrementing-Resources.txt
│ 038 循環與遞增.mp4
│ 039 Create-Lists-with-the-range-Function-Resources.txt
│ 039 使用range（）函數創建列表.mp4
│ 040 Use-Conditional-Statements-and-Loops-Together-Resources.txt
│ 040 同時使用條件語句和循環.mp4
│ 041 All-In-Conditional-Statements-Functions-and-Loops-Resources.txt
│ 041 所有的條件語句、函數和循環.mp4
│ 042 Iterating-over-Dictionaries-Resources.txt
│ 042 遍歷字典.mp4
│
├─10 高級Python工具
│ 043 面向對象編程.mp4
│ 044 模塊和包.mp4
│ 045 標準庫.mp4
│ 046 Importing-and-Organizing-Data-in-Python-Resources.txt
│ 046 導入模塊.mp4
│ 047 47-Packages-Exercise.pdf
│ 047 Must-have-Packages-for-Finance-and-Data-Science-exercise.txt
│ 047 金融和數據科學必備軟件包.mp4
│ 048 Working-with-Arrays-Resources.txt
│ 048 使用數組.mp4
│ 049 Generating-Random-Numbers-Resources.txt
│ 049 生成隨機數.mp4
│ 050 關于在Python中使用金融數據的介紹.mp4
│ 051 金融數據來源.mp4
│ 052 訪問筆記本文件.mp4
│ 053 Importing-and-Organizing-Data-in-Python-Resources.txt
│ 053 用Python導入和組織數據-第一部分.mp4
│ 054 Importing-and-Organizing-Data-in-Python-Resources.txt
│ 054 用Python導入和組織數據-第二部分（上）.mp4
│ 055 Importing-Modules-Resources.txt
│ 055 用Python導入和組織數據 - 第二部分（下）.mp4
│ 056 Importing-and-Organizing-Data-in-Python-Resources.txt
│ 056 用Python導入和組織數據 - 第三部分.mp4
│ 057 更改時間序列數據的索引.mp4
│ 058 重新啟動Jupyter內核.mp4
│
├─11 第二部分金融_用Python計算和比較收益率
│ 059 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 059 考慮風險和收益.mp4
│ 060 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 060 使用結構化方法.mp4
│ 061 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 061 計算證券的收益率.mp4
│ 062 Simple-Returns-Part-1-Resources.txt
│ 062 用Python計算證券的收益——第一部分.mp4
│ 063 Simple-Returns-Part-2-Resources.txt
│ 063 用Python計算證券的收益——第二部分.mp4
│ 064 Logarithmic-Returns-Resources.txt
│ 064 用Python計算證券的收益——第三部分.mp4
│ 065 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 065 證券組合的概念以及計算收益率的方法.mp4
│ 066 Calculating-the-Rate-of-Return-of-a-Portfolio-Resources.txt
│ 066 計算證券投資組合的收益率.mp4
│ 067 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 067 流行股票指數的作用——幫助了解金融市場.mp4
│ 068 Calculating-the-Return-of-Indices-Resources.txt
│ 068 Indices-Data-1.csv
│ 068 Indices-Data-2.csv
│ 068 計算指數的收益率.mp4
│
├─12 第二部分金融_衡量投資風險
│ 069 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 069 如何衡量證券的風險.mp4
│ 070 Calculating-a-Securitys-Risk-in-Python-Resources.txt
│ 070 用Python計算金融證券的風險.mp4
│ 071 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 071 投資組合多樣化的好處.mp4
│ 072 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 072 計算證券間的協方差.mp4
│ 073 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 073 衡量股票之間的相關性.mp4
│ 074 Calculating-Covariance-and-Correlation-Resources.txt
│ 074 計算協方差和相關性.mp4
│ 075 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 075 考慮投資組合中多種證券的風險.mp4
│ 076 Calculating-Portfolio-Risk-Resources.txt
│ 076 計算投資組合風險.mp4
│ 077 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 077 理解系統性風險與特質性風險.mp4
│ 078 Calculating-Diversifiable-and-Non-Diversifiable-Risk-Resources.txt
│ 078 計算投資組合的可分散和不可分散風險.mp4
│
├─13 第二部分金融-使用回歸進行金融分析
│ 079 Housing-Data.xlsx
│ 079 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 079 簡單回歸分析的基本原理.mp4
│ 080 Housing.xlsx
│ 080 Running-a-Regression-in-Python-Resources.txt
│ 080 在Python中運行回歸.mp4
│ 081 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 081 學習如何區分好的回歸.mp4
│ 082 Computing-Alpha-Beta-and-R-squared-in-Python-Resources.txt
│ 082 Housing.xlsx
│ 082 在Python中?算α，β和r2系?.mp4
│
├─14 第二部分金融- Markowitz投資組合優化
│ 083 14.Markowitz-Efficient-frontier.xlsx
│ 083 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 083 馬科維茨投資組合理論介紹.mp4
│ 084 Markowitz-Data.csv
│ 084 Obtaining-the-Efficient-Frontier-in-Python-Resources.txt
│ 084 用Python獲取有效邊界 - 第一部分.mp4
│ 085 Markowitz-Data.csv
│ 085 Obtaining-the-Efficient-Frontier-Resources.txt
│ 085 用Python獲取有效邊界 - 第二部分.mp4
│ 086 Markowitz-Data.csv
│ 086 Obtaining-the-Efficient-Frontier-Resources.txt
│ 086 用Python獲取有效邊界 - 第三部分.mp4
│
├─15 第二部分金融-資本資產定價模型
│ 087 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 087 資本資產定價模型（CAPM）背後的直覺.mp4
│ 088 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 088 理解并計算證券的β系數.mp4
│ 089 Calculating-the-Beta-of-a-Stock-Resources.txt
│ 089 CAPM-Data.csv
│ 089 計算股票的β系數.mp4
│ 090 CAPM公式介紹.mp4
│ 090 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 091 Calculating-the-Expected-Return-of-a-Stock-Resources.txt
│ 091 CAPM-Data.csv
│ 091 計算股票的預期收益（CAPM）.mp4
│ 092 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 092 介紹夏普比率及其應用.mp4
│ 093 CAPM-Data.csv
│ 093 Obtaining-the-Sharpe-ratio-in-Python-Resources.txt
│ 093 用Python獲取夏普比率.mp4
│ 094 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 094 衡量α系數以及驗證一個投資經理的能力的方法.mp4
│
├─16 第二部分金融_多元回歸分析
│ 095 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
│ 095 多元回歸分析的作用.mp4
│ 096 Housing.xlsx
│ 096 Running-a-Multivariate-Regression-in-Python-Resources.txt
│ 096 用Python運行多元回歸.mp4
│
└─17 第二部分金融-蒙特卡羅模擬決策工具
097 Monte Carlo (1_2).mp4
097 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
097 The-essence-of-Monte-Carlo-simulations-Resources.txt
098 Monte Carlo (2_2).mp4
098 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
099 Monte-Carlo-Gross-Profit-Resources.txt
099 預測毛利 - 第一部分.mp4
100 Monte-Carlo-Gross-Profit-Part-II-Resources.txt
100 預測毛利- 第二部分.mp4
101 用蒙特卡洛模擬預測股票價格介紹.mp4
102 Forecasting-Stock-Prices-Resources.txt
102 預測股票價格 - 第一部分.mp4
103 MC-Predicting-Stock-Prices-Part-II.txt
103 預測股票價格 - 第二部分.mp4
104 MC-Predicting-Stock-Prices-Part-III.txt
104 預測股票價格 - 第三部分.mp4
105 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
105 衍生合同介紹.mp4
106 Python-for-Finance-Course-Notes-Part-II.pdf
106 期權定價的布萊克-斯科爾斯公式.mp4
107 Black-Scholes-Merton-Resources.txt
107 布萊克-斯克爾斯-默頓期權定價模型.mp4
108 Euler-Discretization-Resources.txt
108 歐拉離散化 - 第一部分.mp4
109 Euler-DIscretization-Part-II.txt
109 歐拉離散化 - 第二部分.mp4
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