免費 - Program Trading with Python Workshop (Cantonese Speaker)

Feva Works 科域資訊系統有限公司於2002年創辦，由一群充滿幹勁的電腦專才組成，致力提供電腦培訓服務，教授最新的電腦技術和知識，為大家提供優質、專業及可靠的培訓課程。無論是網絡工程師課程、多媒體動畫網頁、程式設計、以致辦公室應用軟件，我們都聘請資深資訊科技業內人士教學，務求令學生除了學習到書本知識外，亦能掌握市場的需要，體會導師在實際工作中經驗。過去 20 年間，我們與不同團體及社會服務機構合作，多次舉辦免費課程及工作坊，透過這類活動讓我們充分發揮企業公民的責任。本中心榮獲各大國際機構 (Adobe, Autodesk, Microsoft, H3C, Lenovo, Corel, Prometric, VUE, Certiport, PSI, Wacom 等等) 邀請成為香港區指定的認可教育中心及連續15年榮獲香港社會服務聯會嘉許為「商界展關懷」公司，以表揚 Feva Works 對社會的貢獻。除此之外，Feva Works 更連續 10 年獲 Microsoft 頒發全港最佳 Microsoft 授權培訓中心 (Best Microsoft Certified Partner for Learning Solutions of the Year) 及被 Adobe 選定為 Adobe CS4 & CS5 & CS6 & Creative Cloud 指定認可培訓中心。最近，Feva Works 更連續 10 年獲e-zone 電腦雜誌頒發最佳IT培訓中心。

Feva Works IT Education Centre

Theatre - THE HUB (WAN CHAI)

今時今日，程式交易已經成為投資界主流方向。

利用程式交易，你可以準確分析各方面收集得來的數據，利用大數據 (BIG DATA) 技術進行嚴格的專業分析，並且嚴格執行所有交易決定，再不依靠人員操作，杜絕人性弱點。

研究指在波動市況中，電腦全自動執行交易的能力比人手強，在投資環境越趨波動下，程式交易是唯一至勝的方法。

什麼是程式交易 ?

程式交易是以電腦程式交易為主之交易系統，其決策依據完全以市場價格及人氣指標理論所衍生出來的定價模式基礎，將市場上常用之技術指標，寫入電腦軟體系統中，藉由程式算出買賣點，投資者依其訊號進行買進或賣出，而不以投資者主觀看法 (Trend View) 進行操作。

程式交易的優點在於利用電腦化的訊號，以防止投資人因為大盤走勢所產生的情緒反應，作出不理性的下單，另外，也可透過一致化的交易規則，而免除追漲殺跌的操作，進而追求穩定之報酬率。

名師介紹:

K.S. Lee 

K.S. Lee 為資深的 IT 技術開發從業員及現任大數據分析專家，畢業於香港理工大學，擁有超過二十多年開發經驗及一直致力於大數據分析，非常熟悉及擅長於開源平台 R 和 Python 進行大數據挖掘 (Data mining) 和分析。
K.S. Lee 積極參與不同的大數據分析，更擔任多間大專院校之講師，擁有超過十年教學經驗，所教門生甚多，教授範圍覆蓋不同範疇包括：Machine Learning，Data Science，Data Mining 及金融科技等，除了教授不同的理論，更將業界之工作經驗與學生分享。

Our {communityGuidelinesLink} describe the sort of content we prohibit on Eventbrite. If you suspect an event may be in violation, you can report it to us so we can investigate.

To report other categories of prohibited or illegal content, submit {link}

免費 - Program Trading with Python Workshop (Cantonese Speaker)

More events from Feva Works IT Education Centre

Follow organisers to get events picked for you

免費 - Program Trading with Python Workshop (Cantonese Speaker)

More events from Feva Works IT Education Centre

Follow organisers to get events picked for you

You might also like...

Sign in for personalised recommendations