Schulungsübersicht

Hintergründe:

KDB+ wird häufig in der Finanzbranche und anderen Branchen eingesetzt. Es handelt sich um einen speicherinternen, spaltenbasierten, effizienten, besonders kompetenten TP-Prozess für Finanzdatensätze. Viele Investmentbanken, Hedgefonds und Prop-Trading-Händler nutzen KDB+ für viele Datenanalysen und Datendienste. KDB+ spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse im Backtesting und im täglichen Handel, ermittelt die Grundursache und verbessert die Handelsqualität und -effizienz.Python wird auch in der Finanzbranche häufig verwendet und kann KDB+ einfach manipulieren und viele Bibliotheken für die Analyse bereitstellen.

In diesem Kurs wird vorgestellt, wie Q/KDB+/Python in der Finanzbranche verwendet wird (wie werden Daten gespeichert, wie wird die Daten-API verwendet, wie wird das Gateway zur Unterstützung gleichzeitiger Verbindungen genutzt, Fehlerbehebung und??Unterstützung für KDB+ und usw.) und viele Szenarien und relevante Lösungen.

Was ist der Vorteil von KDB+ in der Finanzanalyse?

- Szenarien

- Leistungsfähigkeit

- welche Art von Finanzdatensatz

KDB+-Grundlagen

- Typdefinition und Besetzung

- Funktionsauswahl/Aktualisierung/Löschen

- Funktionen/Lamda, sync/async-Funktionsaufruf

- Web-Socket-Unterstützung

- Dateikomprimierung

- Sym-Aufzählung und Denumeration

- Spreiztisch und Trennwand

Wie können wir KDB+ bereitstellen?

- Zeckenpflanze

- RDB/HDB

- Gateway/API

- Berichterstattung

Wie können wir auf KDB+ zugreifen?

- Q

- Python

- R

- Java

- C/C++

Wie können Daten aus anderen Datenquellen in KDB+ importiert werden?

- txt/csv

- HTML/Webseite

- SQL Server

Voraussetzungen

Verständnis von Database und Statistik

 21 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (1)

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