Python AI 量化交易策略開發及應用:時間數列交易策略

 授課講師:董夢雲博士
 課程時數:10小時
 上線日期:預計7/12上線

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課程介紹

時間數列的研究在金融交易應用上已有長遠的歷史,交易策略不外趨勢與反轉兩大類。在趨勢測略中,我們要預測價格漲跌的方向。如何在價格的歷史資料中,找出他的行為模式也是所有交易人員關心之事,尤其前、後期價格的變動關聯最需要洞察的關鍵。

在反轉策略中透過布林通道的建立,反覆操作獲利。透過兩個(以上)資產價格,建立穩定的反轉策略,也是時間數列研究中長遠關注的課題。

資產價格的波動性本身也是一個時間數列,一方面它反映投資人的恐慌程度,但它也是選擇權價格的重要決定因素。我們可以通過計量學者的研究,對它的行為模式有進一步的了解,甚至預測它的未來變化方向,來擴大我們交易策略的應用範疇。

課程將著重於下列教學:

  • 介紹時間數列分解應用
  • AR & MA的時間數列性質
  • ARIMA的價格預測應用
  • 針對波動性的特性,使用ARCH與GARCH模型來進行預測

並提供所有討論主題的範例程式給學員,使學員課程完畢後能夠實際應用於工作之中。
主要以Python語言為主,鑑於R語言在時間數列的廣泛應用,以及使用的便利性,部分內容輔以R語言。R語言的使用將於課程內說明。

課程大綱

  • 1-1.可預測性與效率市場
  • 1-2.時間數列的預測模型
  • 1-3.迴歸分析
  • 1-4.共整合的處理
  • 提供章節程式範例:Hursttest.ipynb、ADFTest.ipynb、OLS.ipynb、CADF.ipynb、CADF_GldGdx.ipynb
  • 2-1.主成分分析與降維處理
  • 2-2.時間數列特性
  • 2-3.時間數列的資料處理
  • 2-4.R套件quantmod讀取資料
  • 提供章節程式範例:PCA.ipynb、List2_1.r、List2_2.r、List2_3.r、APDate.ipynb、Detrend_APData.ipynb、DeComp_APData.ipynb、LoadSP500.ipynb、ProcessSP.ipynb、StationarySP.ipynb
  • 3-1.AR模型
  • 3-2.MA模型
  • 3-3.ARMA模型
  • ARIMA預測應用使用Statesmodels 提供章節程式範例:List_AR.r、List_MA.r、List3_ARIMA.r、Forecast_APData.ipynb、Forecast_SP500.ipynb
  • 4-1.條件異質性與ARCH模型
  • 4-2.一般化條件異質性與GARCH模型
  • 4-3.Python的Arch套件介紹
  • 4-4.合併ARIMA + GARCH模型預測市場指數的應用
  • 提供章節程式範例:List_ARCH.r、List_GARCH.r、Arch_Test.ipynb、Arch_Forecasting.ipynb、List_GARCHForecast.r

教師介紹

董夢雲老師

現職

昀騰金融科技技術長、台灣金融研訓院 2022 菁英講座、證券暨期貨市場發展基金會講師、國立台灣大學財金所兼任教授級專家

證照

證券暨投資分析人員合格(1996)

專長

財務工程、AI交易策略研發、結構型商品設計與避險、系統開發、風險管理理論與實務、GPU 程式設計

現職

昀騰金融科技技術長、台灣金融研訓院 2022 菁英講座、證券暨期貨市場發展基金會講師、國立台灣大學財金所兼任教授級專家

證照

證券暨投資分析人員合格(1996)

專長

財務工程、AI交易策略研發、結構型商品設計與避險、 系統開發、風險管理理論與實務、GPU 程式設計

學歷

國立台灣大學電機工程學系學士、國立中央大學財務管理學研究所博士

經歷

永豐銀行結構商品開發部副總經理、永豐金控風管處處長、中華開發金控風管處處長、凱基證券風管部主管、中信銀交易室研發科主管

語言

Python、R、VBA、Java、C#、C++/C、CUDA、OpenCL、Assembly

學歷

國立台灣大學電機工程學系學士、國立中央大學財務管理學研究所博士

經歷

永豐銀行結構商品開發部副總經理、永豐金控風管處處長、中華開發金控風管處處長、凱基證券風管部主管、中信銀交易室研發科主管

語言

Python、R、VBA、Java、C#、C++/C、CUDA、OpenCL、Assembly

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使用規則

1.找揪團、對於課程內容有疑問想詢問老師或提建議,歡迎留言。

2.內容不得涉及侮辱或具不雅文字,請勿張貼廣告,本平台保留直接刪除不適當留言之權利。

3.揪團者請自行創建並聯繫,本平台不介入干涉或負責。

4.如有看課、發票、退費申請等疑問,請參考官網【常見問題】,或連繫本平台客服信箱。

這堂課適合誰

  • 想使用Python進行量化交易、金融計算者
  • 想轉職成為量化數據分析師、量化交易策略分析師、 量化交易員、金融演算法工程師者者
  • 想使用Python進行選擇權價格與風險計算的學員

設備需求

  • 一台電腦,不限 windows、linux、mac
  • Anaconda的Python集成(Free)
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