MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 112 lectures (20h 17m) | Size: 5.7 GB
Learn to use Python, Pandas, MatDescriptionlib, and the QuantConnect Lean Engine to perform financial analysis and trading
What you'll learn:
Learn to use powerful Python libraries such as NumPy, Pandas, and MatDescriptionlib
Understand Modern Portfolio Theory
Use Monte Carlo simulation techniques to optimize portfolio allocation
Understand SciPy minimization algorithms to create optimized portfolio holdings
Use and understand stock fundamentals data, such as CFC, Revenue, and EPS
Calculate the Sharpe Ratio for any stock
Understand cumulative returns and daily average returns in stocks
Learn to use QuantConnect's LEAN engine for automated trading
Learn about Bollinger Bands and other classic technical analysis
Use algorithmic trading to trade derivative futures contracts
Dive into understanding CAPM - Capital Asset Pricing Model
Use fundamental stock company data to create rules based trading algorithms
Learn about alternatives to the Sharpe Ratio, such as the Sortino Ratio
Learn to read and understand a Backtest, including Probabilistic Sharpe Ratios
Conduct Research on QuantConnect, including full universe stock selection screening
Requirements
Basic Python Experience
Description
Welcome to the ultimate online course to go from zero to hero in Python for Finance, including Algorithmic Trading with LEAN Engine!
This course will guide you through everything you need to know to use Python for Finance and conducting Algorithmic Trading on the QuantConnect platform with the powerful LEAN engine!
Este curso está diseñado específicamente para conectar los conceptos financieros básicos para borrar el código de Python. Aprenderá sobre las habilidades del mundo real en demanda que son muy buscadas en el ecosistema fintech.
Cubriremos los siguientes temas utilizados por los profesionales financieros:
Fundamentos del curso acelerado de Python
NumPy para procesamiento numérico de alta velocidad
Pandas para un análisis de datos eficiente
MatDescriptionlib para visualización de datos
Análisis de rendimiento de acciones
Devoluciones diarias acumuladas
Volatilidad y riesgo de valores
EWMA (promedio móvil exponencialmente ponderado)
Relación de Sharpe
Optimización de asignación de cartera
Optimización eficiente de frontera y Markowitz
Tipos de Fondos
Ordenar libros
Venta corta
Modelo de fijación de precios de activos de capital
Splits de acciones y dividendos
Hipótesis del mercado eficiente
Comercio algorítmico con QuantConnect
Comercio de futuros
Comercio de opciones
¡y mucho más!
¿Por qué elegir este curso específico para aprender Python, finanzas y comercio algorítmico?
Este curso comienza enseñándole algunas de las bibliotecas más importantes y populares de Python para análisis y visualización de datos, incluidas NumPy, Pandas y MatDescriptionlib.
Cada conferencia incluye un video HD de alta calidad con instrucciones claras y diapositivas teóricas relevantes, así como un Jupyter Notebook completo con código y texto explicativo.
Este curso tiene una cobertura completa que le permite implementar sus ideas como algoritmos, ¡otros cursos en línea nunca le muestran cómo operar con su nuevo conocimiento!
Potente comunidad en línea con nuestros foros de control de calidad con miles de estudiantes y asistentes de enseñanza dedicados, así como la interacción de los estudiantes en nuestro servidor Discord.
¡Todo esto viene con una garantía de devolución de dinero de 30 días, por lo que puede probar el curso absolutamente sin riesgos!
Para quién es este curso
Desarrolladores de Python interesados en aprender más sobre finanzas, mercados y comercio algorítmico.
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