朱彤老師，2009年博士畢業于北京大學光華管理學院金融系，對金融、數據分析與統計有著較為深刻的理解，多年來一直持續跟蹤和研究金融量化分析與數據統計相關領域的進展與發展，對概率論、隨機過程及其在金融中的應用有著豐富的實踐經驗，擅長使用各類金融數據分析軟件，包括MATLAB, R,PYTHON,SAS,STATA等，目前就職于某量化投資交易軟件開發公司，從事軟件設計與產品經理工作，對金融、統計與交易軟件的實現方式有著豐富的經驗，熟悉使用C++,JAVA或C#實現數據分析與金融應用的基本方法。任教期間善于結合自身學習與工作經歷，以較為直觀的方式解釋金融與統計、隨機分析等相關知識，并結合編程實踐進行具體講解。朱彤老師有著豐富的教學經歷，包括講授計量經濟學、概率統計、金融衍生品定價、數量金融分析等方面，授課聲音洪亮，有耐心，講解細致，受到學生們的廣泛好評。

第一講、Python與金融應用概述

本講主要介紹Python的基本特性，安裝本課程所需要的Python環境，概述Python在金融數據分析中應用領域。本講將使用一個簡單的趨勢投資的例子，講解為什么使用Python進行金融數據分析和量化投資是非常方便的。

第二講、Python的基本數據類型與數據結構

本講介紹Python的基本數據類型與數據結構，包括基礎Python和NumPy庫提供的數據結構。

1、基本數據類型(整型、浮點型、字符型)

2、基本數據結構(元組、控制結構、函數編程、列表、字典、集合)

3、NumPy數據結構(使用Python列表實現的數組、常規NumPy數組、結構數組、內存分配)

第三講、Python數據可視化

本講介紹Python的matplotlib庫提供的數據可視化技術，雖然Python還有很多其他的數據可視化方式，但是matplotlib提供了一種基準實現方式。

1、二維繪圖(一維數據集、二維數據集，其他繪圖模式，金融繪圖)

2、3D繪圖

第四講、金融時間序列分析

在金融分析中常見的一種數據類型是金融時間序列數據，本章主要介紹Python的Pandas庫對金融時間序列類型數據結構的實現——DataFrame和Series，以及如何運用這些工具進行基本的金融時間序列分析

1、Pandas基礎(DataFrame類，基本分析技術，Series類，GroupBy操作)

2、金融數據

3、數據回歸分析

4、高頻金融數據

第五講、輸入輸出操作

本講介紹Python提供的基本輸入輸出操作，以及如何在金融數據分析與投資中有效的進行使用。

1、Python的基本I/O操作(將對象寫入硬盤，讀寫文本文件、SQL數據庫、讀寫NumPy數組)

2、使用Pandas的i/O操作(基本操作，SQL數據庫，CSV文件、EXCEL文件)

3、使用PyTables進行快速I/O (使用Table，使用壓縮的Table，數組操作，內存外運算)

第六講、提升Python效率

本講介紹Python中提供的提升計算效率的一些工具以及它們在金融數據分析與投資中的基本應用。

1、Python運行效率分析

內存分配與運行效率

2、并行計算(Monte Carlo算法、串行計算、并行計算)

3、動態編譯(介紹例子、二叉樹期權定價)

4、使用Cython靜態編譯

5、基于GPU生成隨機數

第七講、數學工具

本講介紹Python提供的用于金融數據分析的數學方法與工具及其背景知識與應用方式。

1、近似(回歸、插值)

2、凸優化(全局最優化、局部最優化、約束最優化)

3、積分(數值積分、模擬積分)

4、符號計算(基礎、方程、積分、微分)

第八講、隨機分析

對不確定性的刻畫與研究是金融研究與分析的重要方面，本講介紹隨機分析的一些知識，在金融數據分析與投資中的應用與Python實現。

1、隨機數

2、模擬(隨機變量、隨機過程)

3、方差縮小技術

4、估值(歐式期權、美式期權)

5、風險測度指標(在險價值、信用風險)

第九講、統計分析

統計分析是金融數據分析的核心，本講介紹常用的統計分析方法、金融應用及其Python實現。

1、正態性檢驗

2、資產組合優化

3、主成分分析應用

4、貝葉斯回歸分析

第十講、數值分析技術

對于一些非線性、沒有顯式解的金融和數據分析問題，需要使用數值分析的技術，本講介紹這些技術的基礎及應用，以及Python的實現。

1、求解線性方程(LU分解、Cholesky分解、QR分解、Jacobi方法、Gauss-Seidel方法)

2、金融中的非線性模型(隱含波動率、Markov regime-switching模型、門限自回歸模型、平穩轉換模型)

3、求根方法

第十一講、使用Python操作Excel

微軟的Excel是常用的辦公軟件，是數據分析和應用的重要支撐。Python提供了豐富的與Excel交互的接口，本講介紹這些接口并舉例。

1、基本的電子表格交互

2、Python中的Excel腳本

第十二講、Python面向對象編程與圖形用戶界面

本講介紹Python面向對象編程技術，這是后續章節，特別是量化投資一章的基礎，除此之外，本講還介紹了Python圖形用戶界面編程的基本方法。

1、面向對象

2、圖形用戶界面

第十三講、金融中的大數據技術概述

本講介紹大數據技術在金融中的應用以及使用Python的基本實現。

1、Hadoop概述

2、使用Hadoop實現字符統計

3、Hadoop金融應用舉例

4、NoSQL介紹

第十四講、案例1：使用Python構建期權分析系統

本案例使用之前各講介紹的Python金融應用相關知識，構建相對完整的期權分析系統，幫助學員掌握金融系統開發的要點以及Python整合應用的方式，與之前介紹相比，在案例分析中更多的使用面向對象方法。

1、估值框架(資本資產定價原理，風險中性定價，市場環境等介紹)

2、金融模型的模擬(隨機數生成模塊，泛型模擬類，幾何布朗運動，帶跳躍的擴散過程模擬模塊，平方根擴散過程模擬模塊)

3、衍生品估值模塊(泛型估值類、歐式執行類、美式執行類)

4、衍生品分析庫應用——波動率期權定價

第十五講、案例2：使用Python構建簡單的算法交易系統

算法與程序化交易是大數據時代計算機技術在金融領域應用的最重要方面之一。本講介紹這方面的Python實現，包括基本交易、交易策略與回測等。

1、算法交易概述與框架

2、實現事件驅動交易引擎(事件驅動軟件，事件類，數據處理類，策略類，投資組合類，執行處理類和回測類的基本編制，事件驅動執行)

3、交易策略實現(移動平均跨越策略，S&P500預測交易策略，均值回歸股票配對交易策略)

4、策略優化(參數優化，模型選擇，優化策略)

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python大数据项目_(价值1280)大数据项目实战之Python金融应用编程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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