Corso di formazione KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis

Sfondi:

KDB+ è ampiamente utilizzato nel settore finanziario e in altri. È in-memory, basato su colonne, efficiente e particolarmente efficace per il set di dati finanziari del processo. Molte banche d'investimento, fondi coperti e orari di prop-trading hanno utilizzato KDB+ per molti servizi di analisi e dati dati. KDB+ svolge un ruolo significativo nell'analisi dei test retrospettivi e del trading quotidiano, scopre la causa principale e migliora la qualità e l'efficienza del trading. Python è anche ampiamente utilizzato nell'industria finanziaria e può manipolare KDB + facilmente, fornire molte libs per fare analisi.

In questo corso, introdurrà come Q / KDB + / Python vengono utilizzati nelle industrie finanziarie (come archiviare i dati, come viene utilizzata l'API dei dati, come viene sfruttato il gateway per supportare connessioni concorrenti, risoluzione dei problemi e?? supporto su KDB+ e etc) e molti servizi e soluzioni pertinenti.

Qual è il vantaggio di KDB+ nell'analisi finanziaria?

- Senarios

- Prestazioni ed efficienza

- che tipo di set di dati finanziari

Fondamenti di KDB+

- Definizione del tipo e cast

- Selezione/aggiornamento/eliminazione funzionale

- Funzioni/LAMDA, invocazione di funzioni sincrone/asincrone

- Supporto per socket web

- compressione dei file

- Enumerazione e denumerazione SYM

- tavolo e divisorio

Come possiamo implementare KDB+

- Pianta di zecca

- RDB/HDB

- gateway/API

-Cronaca

Come possiamo accedere a KDB+

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

In che modo è possibile importare dati da un'altra fonte di dati in KDB+?

- txt/csv

- Pagina HTML/Web

- SQL Server