你想學習如何在真實的工作環境中使用 Python 嗎?
你是一個資料科學職業感興趣嗎?
你是否想探索 Python 如何應用於財務金融領域並解決投資
組合優化問題?
如果是這樣,那麼這門課為你設計!
從這 7 小時的課程,你會學到
1. 學習如何使用 Python 寫程式
2. 把你的事業提高到一個新的水準
3. 能夠使用 Python 的條件陳述、函數、序列和迴圈
4. 使用科學軟體套件,比如 NumPy
5. 了解如何使用 Pandas 資料分析工具包
6. 用 Matplotlib 繪製圖表
7. 使用 Python 解決現實世界的任務
8. 用 Python 做一個資料科學家的工作
9. 獲得堅實的財務智慧
10. 進行深入的投資分析
11. 建立投資組合
12. 計算個別證券的風險和回報
13. 計算投資組合的風險和收益
14. 處理財務資料時應用最佳做法
15. 使用單變數和多變數回歸分析
19. 了解資本資產定價模型
20. 比較證券的夏普比率 ( Sharpe Ratio )
21. 執行蒙地卡羅 ( Monte Carlo ) 模擬
22. 了解如何通過應用 Black Scholes 公式來定價選項
23. 有自信到金融機構申請開發人員的工作
>英文字幕:有
https://softnshare.wordpress.com/…/python-finance-investme…/
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►►《#Magazone》人工智慧 vs 棋王 P2◄◄
今天進行的第二盤,棋王又輸了. 由AlphaGo搶先聽牌
詳情請見Part 1: https://goo.gl/l7p3aC
而幫AlphaGo放棋子的可也是研發幕後主腦之一的台灣之光-黃士傑
讓我們看看他的介紹吧
★ 黃士傑,一位熱愛圍棋的資工人 黃士傑是土生土長的台灣人,業餘圍棋六段,台灣師範大學資訊工程系碩士、台灣師範大學資訊工程系博士。他在91年的碩士論文為「電腦圍棋打劫的策略」,99年(西元2010年)的博士論文為「應用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法」。
★ 他在這次比賽之後接受採訪時表示:「deepmind應該是在14年底之前、在AlphaGo團隊出現之前就創建了。我本人喜歡下圍棋,棋力是臺灣業餘六段,去年在德國的比賽我甚至贏過一位日本職業棋手。但AlphaGo肯定是比我強太多了。職業水準的圍棋軟體,應該最慢在1-2年之內就會在市面上普及。」
★ 根據他在論文中表示,雖然電腦圍棋的研究開始於1970年,但是圍棋程式從未被人們認為是強大的。一直到2006年,當「蒙地卡羅樹搜尋」與「樹狀結構信賴上界法」出現之後,才帶來了圍棋程式的革命。
★ 蒙地卡羅是一種大數法則的方法,使用隨機取樣,而不用把所有的可能都估算到。但是當取樣的次數越多,其所得出的平均值將趨近於理論值。這個方式應用在圍棋時,會隨機下子直到盤末,由此依據各點模擬的結果,來對於盤面進行優劣的評估,從中選出最好的下子方式。
各位千萬別妄自菲薄,其實台灣真的是有許多超強人物der
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