[量化交易] 量化投资入门到精通精品学习路线班

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    发表于 2017-9-18 16:29:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    课程介绍:


    本课程由一起自学吧论坛打造,目的是给大家提供一套完整学习体系的金融量化交易时间序列模型的系列课程,本课程包含了理论基础+编程基础+编程实战+能力提升四部分,并为同学提供了完善的辅助学习资料,包括10本金融行业必读好书、编程软件(完全使用免费开源软件)与练习用到的股票交易样本数据(数据类型齐全,包括日交易、个股交易、实时交易数据等),市面上很多课程都比较片面或者专注某一知识点,完全融会贯通的课程不多见,本套课程完全适合系统学习,从零基础一直到能够独立完成时间序列模型的设计与编程,对于工作就业很有帮助,免得走冤枉路,浪费时间。


    适合人群:


    希望从事金融行业、金融分析的同学,零基础,系统学习的同学。



    课程目录
    第一阶段:2019量化交易系统实战 4套

    01.2019量化交易训练营(附代码、讲义)31课

    00.配套资料(代码、讲义、资料)
    01.量化投资实操必备知识
    02.套利策略_1
    02.套利策略_2
    03.套利策略_2
    03.高频交易_1
    03.高频交易_2
    04.回测报告分析(含如何评价量化策略的优劣)
    05.策略优化的方法及陷阱
    06.常用止盈止损方法
    07.策略开发进阶:如何避免未来函数
    08.策略开发进阶:量化策略风险防范
    09.如何平滑收益曲线
    10.程序化交易实战问题及对策
    11.大小周期双频率策略剖析
    12.短线突破交易系统剖析
    13.双均线区间模型(零基础)
    14.魔改菲阿里四价(零基础)
    15.基于ATR自适应的模型
    16.布林强盗
    17.第二代动态突破系统
    18.恒温器策略
    19.闪灵交易策略
    20.日内模型
    21.自动加减仓和布林通道趋势加强策略思想
    22.ATR趋势突破和DDI+双均线中短线策略思路精析
    23.自动加减仓策略开发和ATR在止盈止损中的应用思路详解
    24.自动加减仓策略代码精析
    25.ATR在止盈止损中的应用代码详解
    26.短期波动率、MACD结合加权移动均线策略代码详解
    27.盈亏比4_1以上的策略是怎么回事?-代码篇
    27.盈亏比4_1以上的策略是怎么回事?-理论篇
    28.胜率60%以上的策略是怎么回事?
    29.日内策略的开发技法精华
    30.短线策略的开发技法精华
    31.答疑总结


    02.2019Python机器学习与量化交易高级训练营(课件、资料、代码)33课


    00.配套资料(课件、资料、代码)
    01.基本预测
    02.Python数据结构
    03.简介与Python安装
    04.Python for Finance 常用packages 学习I
    05.Python for Finance 常用packages 学习 II
    06.金融数据建模与预测-风险测度因子
    07.Parameter optimization(参数优化)
    08.事件驱动的交易策略和实施
    09.贝叶斯估计
    10.贝叶斯例子和线性模型
    11.贝叶斯随机波动率
    12.金融时间序列分析-I
    13.金融时间序列-II-Hidden Markov Models
    14.金融时间序列-II-state model
    15.金融时间序列-II-卡尔曼滤波
    16.金融时间序列-II-协整性
    17.boosting&bagging
    18.shrinkage regression
    19.决策树
    20.线性回归
    21.SVM 和交叉验证的模型选择
    22.逻辑回归
    23.判别分析
    24.Neural network
    25.Introduction to Clustering
    26.主成分分析
    27.机器学习于量化交易中的应用IV
    28.Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解)
    29.美式期权和欧式期权定价
    30.常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价
    31.信用风险的IRC模型和高斯核
    32.重点抽样级数和测度变化
    33.简历和面试II
    34.面试I


    03.2019Python量化投资课程(附源码)59课


    00.课程资料(课时7课程资料)
    01.什么是量化投资
    02.数字货币市场特点
    03.2018量化炒币7大玩法复盘
    04.量化策略案例:Excel演示定投策略
    05.量化策略案例:Python演示定投策略
    06.量化策略案例:如何改进策略
    07.番外课程说明
    08.如何调试代码、PyCharm使用技巧
    09.什么是区块链
    10.如何交易
    11.去中心化记账
    12.攻击比特币
    13.比特币历史与未来
    14.python3.6环境安装及使用
    15.python3.6第一个程序
    16.python3.6基本类型和计算
    17.python3.6list变量及相关操作
    18.python3.6dict变量及相关操作
    19.python3.6字符串相关操作
    20.python3.6条件语句
    21.python3.6循环语句
    22.python3.6函数
    23.python3.6异常处理
    24.Pandas入门之数据导入
    25.Pandas入门之查看、选取数据
    26.Pandas入门之列操作
    27.Pandas入门之筛选、缺失处理
    28.Pandas入门之合并、去重、时间
    29.Pandas入门之字符串、滚动操作
    30.Pandas高阶之批量导入数据
    31.Pandas高阶之HDF存取数据
    32.Pandas高阶之转变数据周期
    33.Pandas高阶之GROUPBY分组处理
    34.API接口概述
    35.从交易所获取实时数据
    36.获取实时数据(更多案例)
    37.自动下单(上)
    38.自动下单(下)
    39.西蒙斯带你读CCXT源代码
    40.产生交易信号
    41.计算资金曲线准备工作
    42.计算资金曲线
    43.爆仓情况处理
    44.寻找最优参数
    45.简单自动交易系统
    46.参数选择
    47.实盘心理
    48.大作业
    49.实盘交易信号问题
    50.(上) 选币数据整理
    51.(下) 选币数据整理
    52.(上) 选币
    53.(下) 选币
    54.OKEx合约讲解(上)
    55.OKEx合约讲解(下)3
    56.初识跨期套利(上)3
    57.初识跨期套利(下)
    58.跨期套利收益计算(上)
    59.跨期套利收益计算(下)


    04.2019Python量化投资实战 24课


    01前导课程
    02人生苦短,我用PYTHON
    03Python基础
    04Python 高级
    05Restful 介绍
    06数据管理
    07构建自己的事件驱动回测系统
    08多交易所API接口项目
    09FRMBotvs 算法交易平台
    10实盘环境部署
    11套利赚钱策略总结
    12技术分析之 K线形态选币
    13OKEX交易所 V3 API接口
    14震荡市策略
    15Catalyst 数字货币量化交易框架
    16CTA策略
    17仓位管理方法
    18多继承的实盘交易框架
    19零基础小白也能直接启动策略程序化交易
    20盘中风控
    21Bonus 附加额外课程
    22交易即挖矿的那些事【参考学习】
    23【Bonus】开源VNPY交易平台框架
    24程序化自动交易系统【参考学习】




    第二阶段:2018量化交易策略实战 4套


    01. 量化交易基础:策略编写与系统搭建 6课


    0、导学课(必看)
    1、第一课 量化投资的发展和理工生跨界做量化的开启姿势
    2、第二课 量化必备股票基础知识
    3、第三课 量化交易策略实战技巧
    4、第四课 深入讨论量化交易体系
    5、第五课 量化交易系统的工程实现
    6、第六课 进入专业量化赛道的必修课


    02. 量化交易进阶实战:策略编写与系统搭建 10课


    01.第一课:期货趋势型策略开发和股票突破信号系统编写
    02.第二课:用Python开发均值回复型股票策略
    03.第三课:配对型交易策略编写
    04.第四课:从0实现一个模块化交易系统
    05.第五课:数据管理和因子管理子系统的实现
    06.第六课:交易决策子系统的实现—信号计算、仓位管理、风险管理
    07.第七课:执行子系统的实现--模拟撮合、实盘接口
    08.第八课:技术型和基本面因子的编写_财务因子
    09.第九课:趋势型策略的改进和实战要点
    10.第十课:实盘中的细节问题讨论


    03. 如何快速开发一个量化策略 7课


    01.第一课:用Python金字塔TB写一个趋势跟随策略
    02.第二课:用Python写一个均值回复策略
    03.第三课:用MC写一个配对交易策略
    04.第四课:用Python写一个自定义因子并进行检验
    05.第五课:用股票池择时框架开发一个量化策略
    06.第六课:量化策略的回测和评价
    07.第七课:能上实盘了吗?怎样对接交易接口
    资料.rar


    04. 量化交易策略实战(seven) 4课


    第1课 量化交易基础
    第2课 衍生品及交易策略(A)
    第3课 衍生品及交易策略(B)
    第4课 统计套利



    第三阶段:Python基础与量化入门 2套



    01.零基础入门学习Python 96课


    02.python量化交易入门4天上手 53课


    01.量化交易介绍
    02.量化交易项目流程、做什么
    03.回测框架介绍
    04.策略运行过程介绍
    05.策略运行过程介绍2
    06.获取板块等、交易行情数据
    07.获取财务数据与定时器
    08.投资组合与交易
    09.策略的收益指标
    10.策略风险指标
    11.案例:介绍
    12.案例:实现简单的一个选股策略
    13.总结
    14.复习
    15.alpha与beta和多因子策略介绍
    16.案例:多因子的市值因子选股介绍
    17.案例:多因子的市值因子选股演示
    18.多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍
    19.案例:分位数去极值与3倍中位数法去极值
    20.案例:3sigma法去极值
    21.因子数据的标准化处理
    22.市值中性化处理介绍
    23.案例:市值中性化实现以及回测选股结果
    24.市值中性化结果总结分析
    25.总结
    26.复习
    27.单因子有效性分析介绍
    28.案例:因子暴露度与收益率相关性计算演示
    29.IC分析实战:alphalens介绍、因子横截面数据准备
    30.IC分析实战:价格时间获取、alphalens生成统一数据结构
    31.IC分析实战:IC结果统计与研报分析阅读
    32.收益率分析实战:单因子有效性打分筛选规则与单因子回测框架查看选股位置
    33.分组因子筛选
    34.分组统计结果讲解以及研报分析阅读
    35.多因子相关性实战:计算相关性以及目的
    36.多因子合成实战:PCA进行因子暴露值合成
    37.每日复习
    38.复习
    39.回测内容确定
    40.打分法选股实战:分组打分
    41.打分法选股实战:综合得分选股股票池(factor拼写错误)
    42.打分法选股实战:回测结果分析
    43.回归法选股实战:回归系数确定-每月末交易列表获取、因子数据获取
    44.回归法选股实战:股票交易日列表价格数据获取、下一期收益率计算
    45.回归法选股实战:股票因子特征值和股票下期收益率回归训练
    46.回归法选股实战:回归系数确定步骤总结
    47.模拟交易介绍(在3点半交易时间内,先介绍)
    48.回归法选股实战:第二步利用回归系数选股-回测因子数据处理
    49.回归法选股实战:第二步利用回归系数选股-回归计算预测股票收益率结果分析
    50.两种选股方法总结
    51.技术指标策略实践(了解)
    52.量化系统架构介绍

    第四阶段:辅助学习



    01 基于R语言量化交易教程(5套)


    02 量化交易理论与数学基础(5套)

    03 电子书+股票交易数据


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    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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