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This lecture is a follow-up lecture to 'Python Data-Based Stock Quant Investment Part 1'. If Part 1 was more of an introduction, Part 2 is an in-depth lecture that focuses on the entire flow of practical strategy implementation and quantitative investment development. This class focuses on advanced Pandas techniques for handling time series data, and how to implement signal-based strategies and static/dynamic asset allocation strategies that require adjusting asset weights at various intervals based on this. Furthermore, it goes beyond strategy implementation and learns about 'code framework' that directly verifies and backtests various investment strategies with minimal code modifications, how to extend this to improve it so that it can lead to actual investment, and what to watch out for in this process. In addition to the programming component, you can experience the best Python quant investment flow that you cannot find in investment books, blogs, YouTube, etc. by deeply covering theoretical contents such as the two types of return concepts (simple return, log return) and evaluation indicators related to backtesting.

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Data-driven stock quant investment with Python Part 2

この講義は、Pythonでデータベースの株式クォントを投資するPart1の後続講義であり、part1講座がintroduction感に近づいた場合、part2は実戦戦略の実装とクォント投資開発の全体的なフロー経験が中心となる深化講義です この授業では時系列データを扱うadvancedなパンダス（Pandas）テクニックと、それに基づいてシグナルベース戦略とさまざまなサイクルで資産の比重を調整する必要がある静的/動的資産配分戦略を実装する方法について重点的に取り上げ、戦略実装にとどまらず、さまざまな投資戦略を最小限のコード修正で直接検証してバックテストする 'コードのフレームワーク化'と、これを拡張して実戦投資まで続くように改善の仕方、そしてこの過程で注意すべき事項についても学びます。数学的に深く取り上げて市販の投資書籍やブログ、youtubeなどでは見られなかった最高のPython(Python)クォント投資フローを体験できます。

DeepingSauce

입문

초급

중급이상

판다스

Pandas

Investment

Quant

Python（Python）でデータベースの株式クォントを投資するPart2

オリエンテーション

Time series データを適切に扱うための基礎、datetime index

正しく知って使おう、収益率(returns)

投資戦略の比較尺度、成果指標（performance indicator）

シグナルベースの投資の代表的な指標、移動平均線

シグナルベースの単一銘柄投資戦略の実装 (feat. ボリンジャーバンド, モメンタム, ボラティリティブレイクアウト)

Datetime frequency 変換

リバランスに基づく投資戦略の原理

リバランスベースの実践戦略実装 (feat. コードのフレームワーク化)

講義のまとめ