Def (Data Alchemist)
dee.farm.def
- ธุรกิจ
- แกดเจ็ต
- เทคโนโลยี
- 0
- 648โพสต์
- 131ผู้ติดตาม
- เดฟ (Def) เป็นผู้พัฒนาด้าน ai engineer , computer vission engineer , web application , mobile application , model trainer
- สร้างเพจเมื่อ 8 ก.ย. 2023
- ในบทความนี้เราจะสำรวจการจำลองการเคลื่อนที่แบบบราวเนียน ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวคิดพื้นฐานที่สุดในการกำหนดราคาอนุพันธ์ การเคลื่อนที่แบบบราวเนียนเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้จำลองพฤติกรรมของราคาสินทรัพย์เพื่อวัตถุประ... อ่านต่อ
- ในบทความนี้เราจะเข้าถึง Polygon API และดาวน์โหลดข้อมูล Forex รายวันเป็นระยะเวลา 1 เดือน เราจะแสดงให้คุณเห็นวิธีเข้าถึง API โดยสร้างฟังก์ชัน Python ที่สามารถปรับให้เข้ากับการดึงข้อมูล FX สำหรับคู่ต่างๆ ในช่วงเวล... อ่านต่อ
- ในบทความนี้เราจะเริ่มการตรวจสอบคลาสต่างๆ ที่ประกอบขึ้นเป็นส่วนประกอบของการจำลองโบรกเกอร์ในระบบ แง่มุมนี้ของ QSTrader จำลองนายหน้า ซึ่งมีหน้าที่ติดตามการบัญชีทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรมในสินทรัพย์ นอกจาก... อ่านต่อ
- การติดตั้ง Python ไม่ใช่เรื่องง่ายเลย ปัญหากับ GCC compilers, การพึ่งพาอาศัยกันระหว่างไลบรารี และความซับซ้อนของระบบปฏิบัติการ ล้วนมีส่วนทำให้การติดตั้ง Python ยากกว่าที่ควรจะเป็น ในปัจจุบันปัญหานี้ได้รับการแก้ไ... อ่านต่อ
- ในบทความก่อนหน้าเราได้เรียนรู้วิธีการตั้งค่าสภาพแวดล้อมสำหรับการสร้างต้นแบบการซื้อขายอัลกอริธึมโดยใช้ Jupyter Notebooks เราใช้ข้อมูลจาก Yahoo กับ Pandas DataReader ในบทความนี้เราจะมาดูผู้ให้บริการข้อมูลตลาดฟรีอ... อ่านต่อ
- สำหรับใครที่ต้องการดำดิ่งสู่โลกของ quantitative finance และ systematic trading Python เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ ในฐานะที่เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักพัฒนาควอนต์หลายคนเลือกใช้ Python มีระบบนิเวศของไลบรารีที่กว... อ่านต่อ
- Linear Regression เป็นหนึ่งในวิธีพื้นฐานที่สุดที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยมีการประยุกต์ใช้ทั้งในด้านการพยากรณ์และการอนุมาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ปฏิบัติงานหลายคนมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในสถิติ และ Linear Regress... อ่านต่อ
- Finite Difference Methods (FDM) คือเครื่องมือสำคัญในการแก้สมการ Black-Scholes และแบบจำลองเชิงปริมาณอื่น ๆ โดยใช้วิธีประมาณค่าตัวอนุพันธ์ของสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (PDE) ที่มีความต่อเนื่อง เช่นเดียวกับงานของ Paul... อ่านต่อ
- การสมัครงานสาย Quantitative Finance นั้นไม่ง่าย ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการเตรียมตัว ทั้งในด้าน Calculus แบบสุ่ม (Stochastic Calculus), ทฤษฎีความน่าจะเป็น, และประสบการณ์เขียนโปรแกรม (โดยเฉพาะ C++)... อ่านต่อ
- หากคุณกำลังเตรียมตัวสมัครงานในสาย Quantitative Finance สิ่งหนึ่งที่มักจำเป็นคือการอ่านหนังสือพื้นฐานเกี่ยวกับการเงินเชิงคณิตศาสตร์ (เช่น "Hull", "Baxter & Rennie", หรือ "Joshi") หรือผ่านหลักสูตร MFE (Master in... อ่านต่อ
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
