《Python與量化投資》作者王小川：

華創證券研究所金融工程高階分析師，國內知名MATLAB、Python培訓專家，MATLABSKY創始人之一，經管之家CDA課程Python金牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔了部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟體，熱衷於資料分析和資料探勘工作，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。

寫作初衷：

為了更好地推動量化投資在中國的普及與發展，我們編寫了《Python與量化投資：從基礎到實戰》一書，本書兼顧了Python語言與量化策略的編寫，既可以為不懂Python語言的讀者提供零基礎入門，也可以為有Python基礎的讀者提供量化策略建模參考。細心的讀者不難發現，本書量化投資策略部分的介紹篇幅遠大於Python語言的介紹篇幅，這也可看出我們出版本書的初心。

按照這本書的邏輯與脈絡，王小川老師10月北京與經管之家量化投資學院合作開設

Python量化投資-從零基礎到實戰 現場培訓

作者親臨現場授課4天，帶你更高效掌握Python量化投資的思想與精髓

時間：2018年10月27-28日 和 11月3-4日 (共四天兩個週末)
安排：上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
地點：北京市海淀區廠窪街3號丹龍大廈附近
學費：5000元 / 4000元 (僅限全日制在讀本科生及碩士生優惠價)；食宿自理

課程特色：

1. 現場教學，可現場和老師互動，解決從業疑惑；
2. 課程內容豐富，囊括了許多量化投資的理論知識；
3. 基礎班從零開始，快速掌握Python金融程式設計所需；
4. 教學過程深入淺出, 以例項與實作印證所學；
5. 可操作性強，將所介紹理論在實戰中一一展示，即學即用，在實戰中搭建課程的整體脈絡。

課程大綱：

基礎班（一天）：Python語言基礎與金融統計分析

Part1：Python語言學習與應用

1、Python語言簡介

2、運算子與表示式

3、Python控制流

4、Python函式

5、Python模組

6、異常處理與檔案操作

7、Python繪圖

8、Numpy篇

9、Pandas篇

10、資料庫連線

Part2：金融統計分析概論

1、統計學理論

（1）統計學概論

（2）描述性統計

（3）引數估計

（4）假設檢驗

2、多變數相關性分析

3、線性迴歸模型

案例分析：

案例一：大型股票資料庫讀取股票資料

案例二：A股市場股票資料繪圖

案例三：交易資料描述性統計

案例四：非金融專業資料獲取方法

實戰班（三天）

第一天：
Part1：金融資料處理高階程式設計

1、Pandas深入分析

2、金融因子資料生成

3、常見的金融資料整理方式

Part2：量化投資概述

1、投資策略回顧與比較

2、基本面、技術分析和量化的聯絡與區別

3、量化投資概述

4、量化投資風險與管控

Part3：量化投資Python平臺介紹

1、資料獲取

2、回測框架介紹

3、回測注意問題。

案例分析：

案例一：市盈率手動計算

案例二：Panel資料的儲存與提取

案例三：簡單的均線穿越策略實現

第二天：

Part1：市場描述策略

描述性研究

Part2：高階交易策略

1、CTA策略

2、大師選股策略

3、市場中性選股策略

4、技術指標類策略

5、資產配置策略

Part3：時間序列模型

1、什麼是時間序列資料

2、時間序列的平穩性檢驗與白噪聲探討

3、時間序列平滑

4、【SMA、WMA EWMA】

5、金融時間序列建模預測

6、【ARMA、ARIMA模型】

7、波動的集聚效應

案例分析：

案例一：如何通過各種資料描述當前市場狀態

案例二：CTA策略

案例三：經典大師選股策略

案例四：市場中性選股策略

案例五：技術指標類選股策略

案例六：資產配置策略

案例七：時間序列策略

第三天：

Part1：投資組合基本概念

1、超額Alpha選股

2、CAPM模型

3、三因子模型選股

Part2：投資組合構建

1、單因子測試

2、多因子測試

3、常見的組合構建方法

Part3：資料探勘演算法在量化投資中的運用

1、邏輯迴歸與漲跌預測

2、支援向量機模型與漲跌預測

3、聚類與股票配對

Part4 輿情分析與關注度模型

1、文字挖掘概述

2、文字處理技巧

3、中文分詞

案例分析：

案例一：單因子全套測試程式碼

案例二：組合構建案例

案例三：文字資料處理案例

報名流程：

優惠：

現場班老學員9折優惠；
同一單位三人以上同時報名9折優惠；
以上優惠不疊加。

聯絡方式：

魏老師

QQ：2881989714

Tel：010-68478566

Mail：[email protected]