Python與TEJ API：量化金融數據分析全攻略

Name: Python與TEJ API：量化金融數據分析全攻略
Brand: TEJ金融知識學院
Price: 3600 TWD
Availability: InStock

機器學習金融數據分析

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# 機器學習金融數據分析

# 量化金融

TEJ金融知識學院

本課程包含以下內容：

課程長度約 5.4 小時

33 個課程單元

Python與TEJ API：量化金融數據分析全攻略

課程簡介

我們認為，結合金融知識、統計學和程式設計，學員可能需要較長時間來掌握，在資料獲取與處理中，資料品質和資料量可能對分析結果產生重大影響，但好在TEJ API中就含有大量優良品質的金融市場資料，故使用者已無須擔憂資料獲取的部分。當然在修習完這堂課後，能提升一定的職場競爭力，掌握量化金融技能，使學員在金融科技和投資領域具備競爭優勢。

課程亮點

本課程結合金融理論與尖端技術，深入探討量化投資和機器學習的實際應用。學員將掌握Python資料處理、TEJ API操作及投資策略回測，通過實戰演練提升決策能力。適合有志於在金融科技和量化投資領域突破的學習者。

學習目標

掌握 TEJ API 資料撈取及處理技巧
了解前視偏誤及倖存者偏差的處理方法
熟悉使用 Python 進行資料分析與視覺化
掌握定期定額試算及技術指標建立方法
進行多元迴歸分析
熟悉機器學習在金融數據中的應用，包括監督式和非監督式學習
掌握回測交易策略及計算報酬率的方法

所需知識

基本統計學知識（如標準差、回歸分析）
基礎金融知識（如財報分析、市場運作）
Python 程式設計基礎（如變數、資料結構、控制流程）

所需工具

操作系統：Windows 10 以上或 macOS
開發環境：如 Anaconda，包含 Jupyter Notebook

哪些人適合這堂課？

投資者：對金融市場有興趣，想掌握量化投資技術以提升個人投資策略的有效
大學生／研究生：修讀金融、經濟、計算機科學等相關專業，希望將理論知識應用於實際案例
數據科學家：對金融數據和量化分析有興趣，想將其應用於實際金融問題

課程要點

TEJ API（基礎）資料庫認識

量化常用套件功能講解

常見的回測偏誤及其處理

資料視覺化

利用 python 建構技術指標

量化分析＆機器學習的應用