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DuckDB金融研究数据本地分析实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=DuckDB在金融研究中的定位 · 本地分析优势 · 学习目标与整体课程框架
课程导入DuckDB
02
环境搭建与快速上手
目标=DuckDB安装 · CLI与Python/R接口 · 内存与持久化数据库
环境搭建快速上手
03
核心概念与数据模型
目标=列式存储 · 向量化执行 · OLAP特性
核心概念数据模型
04
数据导入与导出
目标=CSV · Parquet · JSON
数据导入导出
05
SQL基础与金融查询
目标=SELECT · WHERE · GROUP BY
SQL金融查询
06
时间序列数据处理
目标=日期时间类型 · 时间窗口 · 重采样
时间序列数据处理目标=日期时间类…
07
金融数据清洗与质量检查
目标=去重 · 异常值识别 · 复权处理
金融数据清洗质量检查
08
股票行情数据分析
目标=K线聚合 · 收益率计算 · 波动率估计
股票行情数据分析目标=K线聚合
09
投资组合与风险管理
目标=持仓计算 · 收益归因 · VaR
投资组合风险管理
10
因子研究与回测基础
目标=因子构建 · IC分析 · 分层回测
因子研究回测基础
11
固定收益与利率数据
目标=债券定价 · 收益率曲线 · 久期与凸性
固定收益利率数据
12
期权与衍生品数据
目标=隐含波动率 · 希腊字母计算 · 期权链分析
期权衍生品数据
13
高频与逐笔数据处理
目标=tick数据 · 订单簿快照 · 成交量分布
高频逐笔数据处理
14
多表关联与数据整合
目标=股票 · 财务 · 宏观
多表关联数据整合
15
财务报表示例分析
目标=利润表 · 资产负债表 · 现金流量表加载
财务报表示例分析目标=利润表
16
宏观与另类数据
目标=GDP · CPI · 利率
宏观另类数据
17
性能优化与调优
目标=分区 · 排序 · 索引
性能优化调优
18
扩展与生态集成
目标=Python · R · Julia
扩展生态集成
19
自动化与工作流
目标=脚本化ETL · 定时任务 · 参数化查询
自动化工作流
20
案例实战一
目标=单股票多因子策略研究全流程 · 从数据获取到回测报告
案例实战一目标=单股票多因…
21
案例实战二
目标=多资产组合风险分析 · 涵盖股票 · 债券
案例实战二目标=多资产组合…
22
案例实战三
目标=高频交易数据微观结构分析 · 订单簿与成交数据实战
案例实战三目标=高频交易数…
23
案例实战四
目标=财务基本面选股与行业轮动策略 · 结合宏观数据
案例实战四目标=财务基本面…
24
常见问题与排错
目标=数据类型转换 · 内存不足 · 查询慢
常见问题排错
25
数据安全与合规
目标=本地数据加密 · 访问控制 · 隐私保护
数据安全合规
26
综合提升一
目标=构建本地金融数据仓库 · 分层架构 · 元数据管理与数据血缘
综合提升一目标=构建本地金…
27
综合提升二
目标=实时与准实时分析 · 流式数据接入 · 增量更新与低延迟查询
综合提升二目标=实时
28
综合提升三
目标=机器学习与DuckDB结合 · 特征工程 · 模型训练数据准备与预测结果分析
综合提升三DuckDB
29
综合提升四
目标=可复现研究与报告自动化 · Notebook · Markdown
综合提升四目标=可复现研究
30
课程总结与进阶路线
目标=知识体系回顾 · 最佳实践 · 社区资源
课程总结进阶路线