Kursplan

Bakgrunder:

KDB+ används ofta inom finansbranschen och andra. Det är i minnet, kolumnbaserat, effektivt, särskilt skickligt för att bearbeta finansiell datauppsättning. Många investeringsbanker, hedgade fonder och handelstimmar använde KDB+ för många dataanalyser och datatjänster. KDB+ spelar en betydande roll i analys i backtestning och daglig handel, ta reda på grundorsaken och förbättrar handelns kvalitet och effektivitet.?Python används också flitigt i finansbranschen och det kan enkelt manipulera KDB+, ge många libs för att göra analyser.

I den här kursen kommer vi att introducera hur Q/KDB+/Python används i finansbranschen (hur man lagrar data, hur används data-API:et, hur utnyttjas gatewayen för att stödja samtidiga anslutningar, felsökning och support på KDB+ och etc) och många senarios och relevanta lösningar.

Vad är fördelen med KDB+ i finansiell analys?

- Scenarier

- Prestanda och effektivitet

- vilken typ av finansiell datauppsättning

Grunderna i KDB+

- typdefinition & cast

- funktionellt välj/uppdatera/ta bort

- funktioner/lamda, synk/asynkron funktion anrop

- stöd för webbuttag

- filkomprimering

- sym uppräkning och uppräkning

- splaybord och partition

Hur kan vi distribuera KDB+

- fästingväxt

- RDB/HDB

- gateway/API

- Rapportering

Hur kan vi komma åt KDB+

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

Hur kan man importera data från andra datakällor till KDB+?

- txt/csv

- html/webbsida

- SQL Server

Krav

Förståelse av Database och statistik

  21 timmar

Antal deltagare


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Price per participant

Vittnesmål (1)

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier