Analiza danych finansowych z KDB+/Q/Python

Opis

Zaawansowane szkolenie z analizy danych finansowych wykorzystujące połączenie technologii KDB+/q oraz Pythona. Program obejmuje praktyczne warsztaty z przetwarzania dużych zbiorów danych czasowych, modelowania finansowego oraz tworzenia zaawansowanych analiz. Uczestnicy uczą się wykorzystywać zalety obu technologii do efektywnego przetwarzania i analizy danych finansowych w czasie rzeczywistym.

Profil uczestnika

• Analitycy danych finansowych
• Programiści systemów finansowych
• Quant deweloperzy
• Specjaliści ds. ryzyka finansowego
• Inżynierowie danych w instytucjach finansowych
• Architekci systemów analitycznych
• Badacze rynków finansowych

Agenda

1. Podstawy KDB+/q i integracja z Pythonem
• Architektura systemu KDB+
• Składnia i struktury danych q
• Interfejs Python-KDB+
• Zarządzanie danymi czasowymi
2. Przetwarzanie danych finansowych
• Operacje na szeregach czasowych
• Agregacje i transformacje danych
• Analiza wydajnościowa
• Optymalizacja zapytań
3. Modelowanie i analiza
• Modele finansowe w q i Pythonie
• Analiza ryzyka
• Backtesting strategii
• Wizualizacja wyników
4. Zastosowania praktyczne
• Analiza rynków w czasie rzeczywistym
• Zarządzanie portfelem
• Raportowanie wyników
• Automatyzacja procesów

Korzyści

Uczestnik rozwinie zaawansowane umiejętności analizy danych finansowych z wykorzystaniem KDB+/q i Pythona. Zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie przetwarzania dużych zbiorów danych czasowych w środowisku finansowym. Nauczy się implementować wydajne rozwiązania do analizy danych w czasie rzeczywistym. Opanuje techniki modelowania finansowego z wykorzystaniem obu technologii. Będzie potrafił tworzyć zaawansowane analizy ryzyka i strategie inwestycyjne. Rozwinie umiejętność optymalizacji wydajności systemów analitycznych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw programowania w Pythonie
• Rozumienie koncepcji finansowych
• Doświadczenie w analizie danych
• Podstawowa znajomość SQL

Zagadnienia

• Architektura KDB+/q
• Integracja z Pythonem
• Szeregi czasowe
• Modelowanie finansowe
• Analiza ryzyka
• Optymalizacja wydajności
• Backtesting
• Raportowanie finansowe
• Wizualizacja danych
• Przetwarzanie strumieniowe
• Zarządzanie portfelem

Poznaj naszą firmę