یک سرمایه گذار داده محور شوید. حدس و گمان را برای همیشه از سرمایه گذاری خود حذف کنید. از قدرت علم داده های مالی، تجزیه و تحلیل مالی، پایتون و مالی کمی برای اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری قوی (و ایجاد آلفا) استفاده کنید.
نحوه استفاده از تکنیکهای آماری دقیق در پایتون برای هدایت تصمیمات سرمایهگذاری خود را بیابید (حتی اگر آمار را نمیدانید یا ریاضیات شما ضعیف است).
به جامع ترین دوره سرمایه گذاری مبتنی بر داده در اینترنت سلام کنید. شامل:
# ============================
# 2 بخش، 8 بخش برای تسلط
# ============================
(بهعلاوه، همه بهروزرسانیهای آینده گنجانده شده است!)
مسیر یادگیری ساختاریافته، طراحی شده برای Distinction™ شامل:
12.5 ساعت درس ویدیویی جذاب، عملی و درخواستی HD
برنامه های کاربردی در دنیای واقعی در طول دوره
بیش از 200 سوال مسابقه با راه حل های دقیق و بی عیب و نقص برای کمک به شما در ادامه مسیر و حفظ دانش خود
تکالیفی که شما را به خارج از منطقه راحتی خود می برد و به شما قدرت می دهد تا همه چیزهایی را که یاد می گیرید به کار ببرید
یک تست تمرینی برای تقویت و کسب اعتماد به اصول اصلی همیشه سبز
کد پایتون (ساخته شده از ابتدا) برای کمک به شما برای ایجاد یک سیستم قابل تکرار برای سرمایه گذاری
اثبات ریاضی برای افراد کنجکاو از نظر ریاضی
مربی که به شدت به امور مالی، سرمایه گذاری، پایتون و علوم داده های مالی علاقه دارد
بخش اول: مبانی تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری
با به دست آوردن تسلط کامل بر اصول اصلی که کل فرآیند تحلیل سرمایه گذاری/تحلیل مالی را هدایت می کند، شروع کنید.
بازده تخمین روابط امنیت سرمایه گذاری را کاوش کنید
روابط قدرتمند بین قیمت، ریسک و بازده را کشف کنید
قانون اساسی تحلیل مالی - قانون یک قیمت را به طور مستقیم کشف کنید.
با معنای واقعی "شورت کردن" سهام و نحوه کار آن آشنا شوید
با نحوه محاسبه بازده سهام و بازده پرتفوی از ابتدا آشنا شوید
با داده های دنیای واقعی در پایتون کار کنید و دقیقاً بدانید که کد شما چه می کند و چرا کار می کند
بازده مورد انتظار اوراق بهادار مالی را برآورد کنید
بررسی کنید "بازده مورد انتظار" چیست و چگونه آنها را با میانگین ساده تخمین بزنید
عمیقتر با بازدههای موردانتظار "state contingent" که نظرات شما را با دادهها ترکیب میکند، غواصی کنید
با نحوه محاسبه بازده مورد انتظار با استفاده از مدلهای قیمتگذاری دارایی مانند CAPM (مدل قیمتگذاری دارایی سرمایه) آشنا شوید
مدلهای قیمتگذاری داراییهای چندعاملی از جمله "مدل 3 فاکتوری فاما فرانسوی"، کارهارت 4 ("تحرک") و موارد دیگر را کشف کنید
بر اساس نظری تسلط پیدا کنید و آنچه را که یاد می گیرید با استفاده از داده های دنیای واقعی در پایتون خودتان به کار ببرید!
کمیت کردن ریسک سهام و تخمین ریسک پرتفوی
ریسک یک سهام را بررسی کنید و یاد بگیرید که چگونه کل ریسک را از ابتدا کمیت کنید
دانش خود را برای هر سهامی که می خواهید کاوش کنید و با آن کار کنید، اعمال کنید
3 عامل موثر بر ریسک پرتفوی را کشف کنید (که یکی از آنها مهمتر از ترکیب دو عامل دیگر است)
نحوه تخمین ریسک پرتفوی را برای پرتفویهای 2 دارایی «ساده» کاوش کنید
با نحوه اندازهگیری ریسک پرتفوی چند سهام (از جمله کار با دادههای دنیای واقعی در پایتون!) آشنا شوید.
تسلط خود را بررسی کنید
پس. خیلی دانش، مهارت و تجربه. آیا برای چالش آماده ای؟ - در "تست به سوی تسلط"
شرکت کنیدحوزههایی را که باید در آنها بهبود ببخشید و در زمینه تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری بهتر شوید، شناسایی کنید
خود را برای موفقیت در علم داده های مالی/مالی کمی با اطمینان از داشتن یک پایه دقیق آماده کنید
بخش دوم: سرمایه گذاری مبتنی بر داده | علم داده های مالی/مالی کمی
مهارتهای تحلیل مالی/تحلیل سرمایهگذاری خود را با یادگیری نحوه استفاده از علم دادههای مالی، مالی کمی و پایتون برای سرمایهگذاری خود به سطح جدیدی ارتقا دهید.
سرمایه گذاری مبتنی بر داده و طراحی فرضیه را کشف کنید
پیدا کنید که "سرمایه گذاری مبتنی بر داده" در واقع چیست و چه چیزی مستلزم آن است
فرآیند سرمایه گذاری 5 مرحله ای مبتنی بر داده را کاوش کنید که به شما کمک می کند تا حدس و گمان را از تصمیم گیری سرمایه گذاری خود خارج کنید
با نحوه توسعه ایدههای سرمایهگذاری (از جمله نحوه/از کجا منابع آنها) آشنا شوید
پیچیدگیهای "سوالات تحقیق" را در زمینه علم دادههای مالی/سرمایهگذاری مبتنی بر دادهها کاوش کنید
ایده های سرمایه گذاری خود را به فرضیه های قابل آزمایش تبدیل کنید (حتی اگر نمی دانید "فرضیه قابل آزمایش" چیست)
منبع، پاک کردن، و کاوش داده های دنیای واقعی
بررسی کنید که چگونه و از کجا میتوانید دادهها را برای آزمایش و اعتبارسنجی فرضیههای خود تهیه کنید
به ستون فقرات علم دادههای مالی - تمیز کردن دادهها - مسلط شوید و از تله "GIGO" اجتناب کنید (حتی اگر ندانید "GIGO" چیست)
با مجموعه داده های بزرگ (مسلماً "داده های بزرگ") با بیش از 1 میلیون مشاهده با استفاده از پایتون کار کنید!
«هکهای» سریع را کشف کنید تا به راحتی دادهها را در پایتون پاک کنید (و از مسائلی که به راحتی از دست میروید آگاه شوید)
در حین بررسی سوالات معنی دار در مورد تاثیر ESG در بازارهای مالی بیاموزید
تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را انجام دهید
چگونگی اجرای یکی از رایجترین تکنیکهای علم دادههای مالی - "تحلیل دادههای اکتشافی" با استفاده از Python را کشف کنید
روابط جذاب بین بازده و ESG (یا عامل دیگر انتخابی شما) را ارزیابی کنید
آزمون آماری و اعتبارسنجی فرضیه ها با استفاده از آزمون های t ساده را بیاموزید
هرگز یکپارچگی ریاضی مفاهیم را به خطر نیندازید - درک کنید که چرا معادلات به روشی عمل می کنند
با استفاده از قدرت علم دادههای مالی، امور مالی کمی و پایتون، چگونه باورها را "بهروزرسانی" کنید و از دست دادن پول خودداری کنید.
طراحی و ساخت پرتفوی سرمایه گذاری
دقیقاً آنچه را که برای طراحی و ساختن پرتفوی سرمایهگذاری بر اساس ایدههای سرمایهگذاری فردی نیاز است، کاوش کنید
بیاموزید که چگونه شرکتها را به "سطل" مرتب کنید تا به شناسایی روابط یکنواخت کمک کنید (یک تکنیک تجزیه و تحلیل حیاتی در علم دادههای مالی)
از قدرت پانداها در پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری مانند افراد حرفه ای (صندوق های تامینی، دانشمندان داده های مالی، محققان کاربردی) استفاده کنید
با آگاهی از تنظیمات پیشفرض شگفتانگیز Python (و کارهایی که میتوانید برای غلبه بر آنها انجام دهید) مهارتهای علم دادههای مالی خود را تقویت کنید.
نمودار نمودارهایی که بینش معنیداری را برای مالی کمی ایجاد میکنند، از جمله بررسی عملکرد پورتفولیو در طول زمان با استفاده از Matplotlib و Seaborn
آزمون آماری و اعتبار سنجی فرضیه ها
هنگام تصمیم گیری برای سرمایه گذاری با حدس و گمان، امید و شانس خداحافظی کنید
با استفاده از تکنیکهای قوی علم دادههای مالی در پایتون، ایدههای سرمایهگذاری خود را بهدقت آزمایش و اعتبار آماری کنید
استفاده از ابزارهای پیچیده از جمله آمارهای t ساده و رگرسیونهای پیچیدهتر را به مجموعه تجزیه و تحلیل علم دادههای مالی خود اضافه کنید
آنچه را که واقعاً برای جستجو و تولید آلفا لازم است (برای "غلبه کردن بر بازار") کاوش کنید
یاد بگیرید و به کار بگیرید علم داده های مالی آزمایش شده و تکنیک های مالی کمی که توسط صندوق های تامینی، دانشمندان داده های مالی و محققان در پایتون استفاده می شود
طراحی شده برای DISTINCTION™
ما از همان تکنیکهای آموزش آزمودهشده و اثباتشدهای استفاده کردهایم که به مشتریانمان کمک کرده است تا در آزمونهای حرفهای خود (مانند ACA، ACCA، CFA®، CIMA)، استخدام شوند و توسط مشهورترین بانکهای سرمایهگذاری در جهان استخدام شوند. جهان، پورتفولیوهای خود را مدیریت کنند، امور مالی خود را کنترل کنند، ترس خود را از ریاضیات و معادلات پشت سر بگذارند، و موارد دیگر.
شما در دستان خوبی هستید.
در اینجا به شما کمک میکنیم تا بر تکنیکهای تجزیه و تحلیل مالی فوقالعاده قدرتمند علوم دادههای مالی تسلط پیدا کنید تا به یک سرمایهگذار قوی مبتنی بر داده تبدیل شوید که از قدرت پایتون استفاده میکند...
یک پایه جامد
شما پایه محکمی از مبانی اصلی که کل فرآیند تحلیل مالی/تحلیل سرمایه گذاری را هدایت می کند، به دست خواهید آورد. این اصول اساس تجزیه و تحلیل مالی هستند که به درستی انجام شده است.
و زمانی که شروع به استفاده از تکنیکهای علم دادههای مالی در قسمت دوم این دوره میکنید، و همچنین مدتها پس از اتمام این دوره، شما را در جایگاه بسیار خوبی نگه میدارند. مهارت های برتر در امور مالی کمی - تا آخر عمر.
بررسی های عملی
تماشای ویدیوهایی را که در آن تمام کدهای پایتون از قبل نوشته شده است را فراموش کنید. ما از اسکریپت های خالی پایتون در نوت بوک های Jupyter (مانند دنیای واقعی) شروع می کنیم.
و ما تمام کدهای پایتون را از ابتدا، یک خط در یک زمان میسازیم. به این ترتیب شما به معنای واقعی کلمه خواهید دید که چگونه تجزیه و تحلیل مالی دقیق/علم داده های مالی را با استفاده از سرمایه گذاری مبتنی بر داده به عنوان پایه اصلی، یک مرحله در یک زمان انجام می دهیم.
صدها سوال امتحانی، ده ها تکلیف و موارد دیگر
آنچه را که یاد میگیرید فوراً با بیش از 200 سؤال مسابقه، همه با راهحلهای دقیق و بیعیب به کار ببرید. به علاوه، بیش از دوازده تکالیف که شما را به خارج از منطقه راحتی خود می برد. همچنین یک آزمون تمرینی وجود دارد که به شما کمک میکند تا دانش و مهارتهای خود را واقعاً تقویت کنید. و مجموعهای از روشهای عملی و عملی که در آنها علم دادههای مالی/تکنیکهای مالی کمی را در محیطهای سرمایهگذاری مبتنی بر داده در پایتون به کار میبریم.
منابع اثبات
اثبات ریاضی برای افراد کنجکاو ریاضی. و همچنین به این دلیل که، دوره مالی کمی بدون اثبات چیست؟
برهانهای ریاضی گام به گام، کد پایتون قابل استفاده و قابل استفاده مجدد (در نسخههای ipynb Jupyter notebook و .py)، برگههای تقلب متغیر – همه شامل. جدی.
این تنها دورهای است که برای تسلط واقعی بر سرمایهگذاری مبتنی بر داده و استفاده از تکنیکهای مالی کمی علم دادههای مالی در پایتون بدون به خطر انداختن یکپارچگی نظری مفاهیم به آن نیاز دارید.
دوره های دقیق، با پشتوانه تحقیقات، با سادگی تدریس می شود
Support from Fervent
نمایش نظرات