KDB+/Q/Python Financial Data Ananlysis Training Course

Latar Belakang:

KDB+ banyak digunakan dalam industri keuangan dan lainnya. Berbasis memori, kolom, efisien terutama dalam memproses kumpulan data keuangan. Banyak bank investasi, dana lindung nilai, dan jam perdagangan prop memanfaatkan KDB+ untuk banyak analisis data dan layanan data. KDB+ memainkan peran penting dalam analisis dalam pengujian ulang dan perdagangan harian, mencari tahu akar permasalahan dan meningkatkan kualitas dan efisiensi perdagangan.Python juga banyak digunakan dalam industri keuangan dan dapat memanipulasi KDB+ dengan mudah, menyediakan banyak pustaka untuk melakukan analisis.

Dalam kursus ini, akan memperkenalkan bagaimana Q/KDB+/Python digunakan dalam industri Keuangan (bagaimana menyimpan data, bagaimana API data digunakan, bagaimana gateway dimanfaatkan untuk mendukung koneksi bersamaan, pemecahan masalah dan dukungan pada KDB+ dan lain-lain) dan banyak skenario dan solusi relevan.

Apa keuntungan KDB+ dalam analisis keuangan?

- Senario

- Kinerja & Efisiensi

- jenis data keuangan apa

Dasar-dasar KDB+

- Definisi tipe & pemeran

- fungsi pilih/perbarui/hapus

- fungsi/lamda, pemanggilan fungsi sinkronisasi/asinkron

- dukungan soket web

- kompresi berkas

- enumerasi dan denumerasi sim

- meja splay dan partisi

Bagaimana kita bisa menerapkan KDB+

- tanaman kutu

- RDB/HDB

- gerbang/API

- Pelaporan

Bagaimana kita bisa mengakses KDB+

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

Bagaimana cara mengimpor data dari sumber data lain ke KDB+?

- teks/csv

- html/halaman web

- SQL Pelayan