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Python Parcours

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La voie la plus rapide vers le développement quant. Apprenez Python comme on l'utilise en salle de marché : des rendements et pandas à la valorisation d'options, au backtesting de stratégies et à la création d'un moteur d'appariement. Chaque sujet est une courte leçon suivie d'un lab que vous codez dans le navigateur, corrigé en quelques secondes.

11 modules142 labs corrigés~119 heuresDébutant → Expert
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Programme

142 sujets · ouvrez n'importe quel sujet, dans l'ordre que vous voulez
  1. Syntaxe Python et premier programmeNon commencé45 minCommencer
  2. Entiers et flottantsNon commencé30 minCommencer
  3. Chaînes de caractères et f-stringsNon commencé30 minCommencer
  4. Booléens et comparaisonsNon commencé30 minCommencer
  5. Conditions : if, elif, elseNon commencé30 minCommencer
  6. Boucles for et rangeNon commencé30 minCommencer
  7. Boucles while, break et continueNon commencé30 minCommencer
  8. Définir et appeler des fonctionsNon commencé40 minCommencer
  9. Arguments et valeurs par défaut des fonctionsNon commencé40 minCommencer
  10. Portée et fermeturesNon commencé40 minCommencer
  11. Compréhensions de listesNon commencé30 minCommencer
  12. Les listesNon commencé40 minCommencer
  13. Tuples et déballageNon commencé30 minCommencer
  14. Les dictionnairesNon commencé40 minCommencer
  15. Les ensemblesNon commencé30 minCommencer
  16. Lire et écrire des fichiers texteNon commencé40 minCommencer
  17. Fichiers CSVNon commencé35 minCommencer
  18. Données JSONNon commencé35 minCommencer
  19. Exceptions et gestion des erreursNon commencé45 minCommencer
  20. Modules et importsNon commencé35 minCommencer
  21. Paquets et structure de projetNon commencé40 minCommencer
  22. Environnements virtuels et pipNon commencé35 minCommencer
  23. Les bases de GitNon commencé40 minCommencer
  24. Notebooks JupyterNon commencé35 minCommencer
  25. Flux de recherche reproductiblesNon commencé40 minCommencer
  26. Classes et objetsNon commencé45 minCommencer
  27. Méthodes spéciales (__repr__, __eq__)Non commencé40 minCommencer
  28. DataclassesNon commencé35 minCommencer
  29. Dérivées en codeNon commencé40 minCommencer
  30. Intégrales en codeNon commencé40 minCommencer
  31. Vecteurs et produits scalairesNon commencé40 minCommencer
  32. Matrices et systèmes linéairesNon commencé45 minCommencer
  33. Variables aléatoires et espéranceNon commencé45 minCommencer
  1. Tableaux NumPy et dtypesNon commencé45 minCommencer
  2. Indexation et découpage des tableauxNon commencé35 minCommencer
  3. VectorisationNon commencé45 minCommencer
  4. BroadcastingNon commencé40 minCommencer
  5. Series pandasNon commencé40 minCommencer
  6. DataFrames pandasNon commencé45 minCommencer
  7. Sélectionner des données avec loc et ilocNon commencé40 minCommencer
  8. groupby et agrégationNon commencé40 minCommencer
  9. Fusionner et joindre des tablesNon commencé40 minCommencer
  10. Rendements simplesNon commencé35 minCommencer
  11. Rendements logarithmiquesNon commencé35 minCommencer
  12. DatetimeIndex et indexation temporelleNon commencé40 minCommencer
  13. RééchantillonnageNon commencé40 minCommencer
  14. Fenêtres glissantesNon commencé40 minCommencer
  15. Gérer les données manquantesNon commencé40 minCommencer
  16. Détecter les valeurs aberrantesNon commencé40 minCommencer
  17. Opérations sur titres : fractionnements et dividendesNon commencé45 minCommencer
  18. Courbes avec matplotlibNon commencé35 minCommencer
  19. Graphiques en chandeliersNon commencé40 minCommencer
  20. Histogrammes et distributionsNon commencé35 minCommencer
  1. Moyenne et variance des rendementsNon commencé40 minCommencer
  2. Asymétrie et aplatissementNon commencé40 minCommencer
  3. Queues épaisses et tests de normalitéNon commencé45 minCommencer
  4. Tests d'hypothèses : le test tNon commencé45 minCommencer
  5. Régression linéaire (MCO)Non commencé55 minCommencer
  6. La volatilitéNon commencé45 minCommencer
  7. Le ratio de SharpeNon commencé40 minCommencer
  8. Les drawdownsNon commencé40 minCommencer
  9. Générateurs de nombres aléatoires et grainesNon commencé40 minCommencer
  10. Échantillonner des distributionsNon commencé45 minCommencer
  11. Estimation par Monte-CarloNon commencé50 minCommencer
  12. Erreur et convergence de Monte-CarloNon commencé50 minCommencer
  1. Valeur actuelle et actualisationNon commencé40 minCommencer
  2. Prix des obligationsNon commencé45 minCommencer
  3. Rendement à l'échéanceNon commencé45 minCommencer
  4. Duration et convexitéNon commencé50 minCommencer
  5. Courbes de taux et interpolationNon commencé50 minCommencer
  6. Payoffs des optionsNon commencé40 minCommencer
  7. Parité call-putNon commencé40 minCommencer
  8. La formule de Black–ScholesNon commencé55 minCommencer
  9. Le deltaNon commencé45 minCommencer
  10. Le gammaNon commencé45 minCommencer
  11. Le vegaNon commencé45 minCommencer
  12. Thêta et rhôNon commencé45 minCommencer
  13. Volatilité impliciteNon commencé50 minCommencer
  14. Recherche de racines : bissection et NewtonNon commencé50 minCommencer
  15. Arbres binomiauxNon commencé55 minCommencer
  16. Méthodes de différences finiesNon commencé1 hCommencer
  1. Le MEDAF et le bêtaNon commencé55 minCommencer
  2. Modèles multifactoriels : Fama-FrenchNon commencé1 hCommencer
  3. Le coefficient d'informationNon commencé55 minCommencer
  4. VaR historiqueNon commencé50 minCommencer
  5. VaR paramétriqueNon commencé50 minCommencer
  6. Déficit attenduNon commencé50 minCommencer
  7. Tests de résistanceNon commencé55 minCommencer
  8. Modèles ARIMANon commencé1 hCommencer
  9. Modèles de volatilité GARCHNon commencé1 hCommencer
  1. Mouvement brownienNon commencé50 minCommencer
  2. Mouvement brownien géométriqueNon commencé55 minCommencer
  3. Le lemme d'ItôNon commencé55 minCommencer
  4. Options asiatiquesNon commencé55 minCommencer
  5. Options à barrièreNon commencé1 hCommencer
  6. Variables antithétiquesNon commencé45 minCommencer
  7. Variables de contrôleNon commencé50 minCommencer
  8. Pipelines scikit-learn pour les rendementsNon commencé1 hCommencer
  9. Ingénierie des variables pour les données financièresNon commencé1 hCommencer
  10. Validation walk-forwardNon commencé1 hCommencer
  1. Code propreNon commencé45 minCommencer
  2. Annotations de type et vérification statiqueNon commencé45 minCommencer
  3. Tester avec pytestNon commencé50 minCommencer
  4. Profiler du code PythonNon commencé50 minCommencer
  5. Optimiser les boucles critiquesNon commencé55 minCommencer
  6. NumbaNon commencé1 hCommencer
  7. CythonNon commencé1 hCommencer
  8. Appeler du C++ avec pybind11Non commencé1 hCommencer
  9. Threads et GILNon commencé55 minCommencer
  10. MultiprocessingNon commencé55 minCommencer
  11. Bases de données SQLNon commencé55 minCommencer
  12. Parquet et ArrowNon commencé50 minCommencer
  13. Bases de données de séries temporellesNon commencé50 minCommencer
  1. Packager une bibliothèque PythonNon commencé1 hCommencer
  2. CI/CD pour le code quantNon commencé1 hCommencer
  3. Pipelines planifiésNon commencé1 hCommencer
  4. Exécution TWAPNon commencé1 hCommencer
  5. Exécution VWAPNon commencé1 hCommencer
  6. Tenue de marchéNon commencé1 h 30 minCommencer
  7. Le modèle de HestonNon commencé1 h 30 minCommencer
  8. Volatilité localeNon commencé1 h 30 minCommencer
  9. Le modèle SABRNon commencé1 h 30 minCommencer
  10. Calibrage de modèlesNon commencé1 h 30 minCommencer
  11. Réseaux de neurones pour la prévisionNon commencé1 h 30 minCommencer
  12. Apprentissage par renforcement pour le tradingNon commencé2 hCommencer
  13. Projet final : une bibliothèque de valorisation ou de stratégie de bout en boutNon commencé4 hCommencer