KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis Treningskurs

Bakgrunner:

KDB+ er mye brukt i finansnæringen og andre. Det er i minnet, kolonnebasert, effektivt spesielt dyktig tp prosess Finansielle datasett. Mange investeringsbanker, sikrede fond og prop-trading timer brukte KDB+ til mange dataanalyse- og datatjenester. KDB+ spiller en betydelig rolle i analyse i tilbaketesting og daglig handel, finn ut årsaken og forbedrer handelskvalitet og effektivitet.

I dette kurset vil vi introdusere hvordan Q/KDB+/Python brukes i finansnæringer (hvordan lagre data, hvordan brukes data-API, hvordan utnyttes gateway for å støtte samtidige tilkoblinger, feilsøking og støtte på KDB+ og etc) og mange senarioer og relevante løsninger.

Hva er fordelen med KDB+ i finansiell analyse?

- Senarioer

- Ytelse og effektivitet

- hva slags økonomisk datasett

Grunnleggende om KDB+

- typedefinisjon og rollebesetning

- funksjonell velg/oppdater/slett

- funksjoner/lamda, sync/async funksjon påkalling

- støtte for nettsocket

- filkomprimering

- sym opptelling og opptelling

- splay bord og skillevegg

Hvordan kan vi distribuere KDB+

- flåttplante

- RDB/HDB

- gateway/API

- Rapportering

Hvordan kan vi få tilgang til KDB+

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

Hvordan kan du importere data fra andre datakilder til KDB+?

- txt/csv

- html/nettside

- SQL Server