金融统计 | Statistics for Finance

使用Python工具和金融和商业领域的实际应用程序学习核心概率和统计数据
讲师：Cameron Connell

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你将会学到什么？

• 学习现代统计学的概率基础
• 均值、方差、偏度和峰度及其在金融中的意义和应用
• 最大似然估计和矩量法在金融模型中的应用
• 掌握处理财务数据和对其进行统计分析的Python工具

课程要求

• 不需要统计或金融知识。
• 假设只有商学院或高中的数学背景

课程说明

通过本课程的核心统计以及金融和商业应用，提高你的统计技能，以适应你的金融职业生涯。统计是为金融各领域的分析提供基础的核心学科。本课程由一位经验丰富的金融从业者和前数学教授设计和制作，为您提供全球金融行业使用的前沿量化技术。

本课程假设没有统计学或金融知识。从高中数学的基本基础开始，本课程将把你提升到金融市场建模、金融产品分析和风险管理的定量和计算工具的前沿。

你将学到什么

本课程为统计学的概率基础提供了一个全面的基础。对统计学、估计、假设检验和置信区间的核心主题进行了全面深入的讨论。将现代统计方法应用于金融领域的实际问题。

本课程涵盖的一些主题包括

• 离散概率和组合概率
• 二项式分布、正态分布、指数分布和卡方分布
• 混合正态分布
• 均值、方差、偏度和峰度
• 位置、比例和形状参数
• 大数定律
• 中心极限定理
• 最大似然估计
• 力矩法
• 假设检验
• 测试的显著性水平、规模和威力
• 置信界限和区间
• 金融时间序列的静态性与结构断裂
• 财务回报分布建模

包括Python工具

包括基于Python的工具，用于处理概率分布、分析数据和提供现代统计算法的实现。本课程中的所有软件都是在麻省理工学院许可的情况下发布的，因此学生可以自由携带这些工具，并在未来的职业生涯中使用它们，将它们包括在自己的项目中，无论是开源的还是专有的，任何你想要的！

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通过参加本课程并提高你在金融和商业统计方面的技能，加速你的职业生涯。有了20多个小时的讲座、大量的问题集和实现现代统计方法的Python代码，更不用说30天的退款保证了，你不会出错！

此课程面向哪些人？

• 想要提高统计技能的金融专业学生和在职金融专业人士
• 任何使用统计学的领域的学生，他们希望学习统计学，并强调应用