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Python 基礎(chǔ) —— 適用于零基礎(chǔ)的學(xué)生,介紹 Python 及其金融應(yīng)用庫(如 NumPy 和 Pandas),無需任何編程經(jīng)驗。
定量投資分析 —— 涵蓋概率與統(tǒng)計基礎(chǔ)知識,重點培養(yǎng) 金融數(shù)據(jù)處理、時間序列分析、回歸分析、模擬分析及投資組合構(gòu)建 的技能。
該課程適用于希望提升數(shù)據(jù)分析能力,并掌握金融建模、投資策略分析的學(xué)生,尤其是計劃進入 投行、量化投資、資產(chǎn)管理等行業(yè)的學(xué)習者。所以課程難度還是比較高的,為了能夠?qū)W好這門課程,許多學(xué)生選擇求助澳洲課程輔導(dǎo)——海馬課堂,希望以此取得好成績。

完成該課程后,學(xué)生將能夠:
掌握 Python 及金融應(yīng)用核心庫:包括 NumPy、Pandas 等工具,提高數(shù)據(jù)處理效率。
編寫自定義 Python 代碼分析金融數(shù)據(jù):實現(xiàn)投資策略的自動化分析與建模。
理解概率、統(tǒng)計、數(shù)學(xué)在定量投資中的應(yīng)用:增強金融建模的理論基礎(chǔ)。
熟練處理和管理金融數(shù)據(jù)庫:進行數(shù)據(jù)清理、特征工程及數(shù)據(jù)可視化。
運用定量模型進行投資策略分析:實現(xiàn)回歸分析、時間序列預(yù)測及 Monte Carlo 模擬等應(yīng)用。
提升批判性思維與解決問題能力:在個人項目與小組任務(wù)中,進行定量數(shù)據(jù)分析并優(yōu)化投資決策。
盡管課程設(shè)計友好,仍然有不少學(xué)生在學(xué)習過程中遇到困難,主要體現(xiàn)在:
編程基礎(chǔ)薄弱:Python 語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)調(diào)用等概念可能較難上手。
數(shù)學(xué)與統(tǒng)計背景不足:概率論、回歸分析、時間序列分析等知識點較復(fù)雜。
數(shù)據(jù)處理與建模難度大:如何高效處理金融數(shù)據(jù)、優(yōu)化投資策略、實現(xiàn)量化分析是學(xué)習重點。
作業(yè)要求高,考核嚴格:涉及代碼編寫、報告撰寫、數(shù)據(jù)分析等多種能力,需要高質(zhì)量輸出。

為幫助學(xué)生順利通過 BFF5525 課程,海馬課堂提供 專業(yè) 1v1 課程輔導(dǎo),助力學(xué)生高效掌握課程核心知識點:
Python 編程強化:針對零基礎(chǔ)學(xué)生,從語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到 Pandas、NumPy 實操,全方位提升編程能力。
數(shù)學(xué)與統(tǒng)計知識鞏固:復(fù)習概率、回歸分析、時間序列等關(guān)鍵概念,確保扎實理論基礎(chǔ)。
金融數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn):學(xué)習如何抓取、清理、分析金融數(shù)據(jù),建立回測系統(tǒng)。
專屬導(dǎo)師全程跟進,隨時解決作業(yè)難題,優(yōu)化學(xué)習方案。
避免學(xué)術(shù)不端風險,不同于傳統(tǒng)代寫,輔導(dǎo)教學(xué),提升能力,確保作業(yè)獨立完成。
跨時區(qū)無縫對接,無論身在何處,隨時安排課程。
課后提供免費答疑,確保學(xué)生掌握課程知識點。
閱讀原文:http://m.ghaquatic.com/news/28269_62.html
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