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title: "Python與TEJ API：量化金融數據分析全攻略"
seo_title: "Python與TEJAPI：量化金融數據分析"
seo_description: "你是否對量化金融的世界感到好奇、是否想學習如何運用Python進行金融數據分析？"
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url: https://elearning.tejwin.com/courses/python
type: paid
tags: ["python", "機器學習金融數據分析", "量化金融"]
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# Python與TEJ API：量化金融數據分析全攻略

> 機器學習金融數據分析

## Description

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

## Learning Objectives

- 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

## Course Info

- Lectures: 33
- Video: 5.4h

## Instructors

### TEJ金融知識學院
*大中華地區最值得信賴的金融解決方案*

TEJ 為台灣本土第一大財金資訊公司，成立於 1990 年，專門提供金融市場基本分析所需資訊，以及信用風險、法遵科技、資產評價、投資分析及ESG永續等解決方案及顧問服務。鑒於財務金融領域日趨多元與複雜，TEJ 結合實務與學術界的精英人才，致力於開發機器學習 ML、人工智慧 AI 及自然語言處理 NLP 等新技術，持續提供創新服務

## Curriculum

### 第一章：基本介紹 (1h 17m)

- 01.Python與 TEJ API量化金融數據分析全攻略課程介紹影片 (1m)
- 02.TEJ 官網介紹 與 YF比較 (5m)
- 03.TEJ API基本使用 (9m)
- 04.財務數據整理 (12m)
- 05.付費資料庫認識 (13m)
- 06.資料的輸入及存取 (8m)
- 07.Numpy 功能講解 (7m)
- 08.Pandas功能講解 (18m)

### 第二章：量化分析 (56m)

- 09.量化分析常見誤區 - 前視偏誤 (9m)
- 10.量化分析常見誤區- 倖存者偏差 (14m)
- 11.定期定額試算 (8m)
- 12.技術分析指標建立及策略回測 (10m)
- 13.多元迴歸分析產業營收與大盤報酬 (12m)

### 第三章：資料視覺化 (56m)

- 14.資料視覺化-章節摘要 (1m)
- 15.資料視覺化-基本作圖 (26m)
- 16.資料視覺化-Pandas作圖 (16m)
- 17.資料視覺化-蒙地卡羅作圖 (9m)
- 18.資料視覺化-總結 (1m)

### 第四章：金融資料與機器學習與時間序列資料應用 (2h 24m)

- 19.金融時間序列資料應用 - 章節摘要 (1m)
- 20.金融時間序列資料應用 - K線 (8m)
- 21.金融時間序列資料應用 - MACD (5m)
- 22.金融時間序列資料應用 - ATR (5m)
- 23.金融時間序列資料應用 - KD (7m)
- 24.金融時間序列資料應用 - 交易策略設計、回測報酬 (13m)
- 25.金融時間序列資料應用 - 本益比河流圖 (10m)
- 26.金融時間序列資料應用 - 大師策略 (13m)
- 27.金融時間序列資料應用 - 總結 (3m)
- 28.金融資料與機器學習 - 機器學習介紹及流程 (7m)
- 29.金融資料與機器學習 - 隨機森林的介紹 (8m)
- 30.金融資料與機器學習 - 隨機森林的應用 (48m)
- 31.金融資料與機器學習 - 監督式學習、非監督式學習 (5m)
- 32.金融資料與機器學習 - 分類 vs 分群 及強化式學習 (2m)
- 33.金融資料與機器學習 - 總結 (3m)

## Pricing

### one_time_purchase - NT$3,600

## FAQ

**我是否需要事先具備深入的Python和資料處理技能？這些技能對於學習和理解課程內容有多重要？**

學習這堂課程並不要求事先具備深入的Python和資料處理技能，但基本的Python知識和對資料處理的基本理解將會很有幫助。課程將從基礎開始，逐步引導學生學習和應用所需的技能，並提供支持和補充材料，以幫助學生在學習過程中理解和應用這些技術。

**課程中的實戰演練如何安排？這些演練能否真實地應用到實際投資策略中，以及如何幫助我理解理論知識？**

課程中的實戰演練設計旨在將理論知識轉化為實際應用能力。我們將提供具體的案例和真實的市場數據，讓學生能夠在課後設計、實施和評估自己的投資策略。這些演練將幫助學生加深對課程內容的理解，並培養他們在金融數據分析和量化投資方面的技能。

**課堂中使用的 TEJ API KEY 我該如何取得 ?**

填寫課前調查問卷後，TEJ 將於三個工作天內，將 TQuant Lab KEY 發送到您的信箱，方便您進行課程中的實作範例。此外在「補充資料」內，我們還會提供課堂中所有範例的程式碼在 Google Colab 上，幫助您更順利地完成學習。