Python机器学习与量化交易

『课程目录』:   7 T* w3 U# P; ~, Q& e; r8 v; r/ f( E
01基本预测
. f; K5 m0 `! f0 U0 z; v& O
02第一节-简介与Python安装
03第一节-Python数据结构
1 p1 i! i4 F; }( C3 M* L
04第二节-Python for Finance 常用packages 学习 I
& C2 o% j( P& M; U
05第三节-Python for Finance 常用packages 学习 II
0 e8 a  J9 b7 w$ g* G/ z$ K
06第四节-金融数据建模与预测_风险测度因子
5 l  f8 k' Y8 q! c
07第五节-事件驱动的交易策略和实施
) k# D; f' n$ \( ~& f" M3 d
08第五节课-统计交易策略和实施
– L$ k" A4 E8 R& Z  D4 w( v
09第五节课-Parameter optimization(参数优化)
10第六节-贝叶斯估计
9 K# x2 F' T2 }. `* ~* F% U# U
11第六节-贝叶斯例子和线性模型
3 {- E. \! O6 P9 T0 e& m9 Y$ L
12第六节-贝叶斯随机波动率
4 n4 M; ]7 `, f" s$ t) Y2 n5 t
13第七节-金融时间序列分析-I 
# F; Z- r* G1 l5 O. C
14第八节-金融时间序列-II-协整性
. N. A1 @0 |6 |7 U/ O- V
15第八节-金融时间序列-II-state model
, m* `5 \+ p( J- ^, m
16第八节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波
5 l& Z0 q9 n( ]
17第八节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models
/ M# L% [% l+ j" H" n' L* S9 M
18第九节-线性回归
19第九节-shrinkage regression
. f% y7 C$ z% {# N! H2 u7 E
20第九节-决策树
$ f1 M* C& s" g& W: n& y
21第九节-boosting&bagging
! L* n: b. W3 ^5 [$ ?: t
22第十节-逻辑回归
/ I* k7 W+ I# i! B. a9 Z2 u9 T
23第十节-判别分析
24第十节-SVM 和交叉验证的模型选择
* _2 I8 j8 {: J" |/ {" L4 T7 H5 P
25第十一节-Introduction to Clustering
26第十一节- Neural network
; J1 ]& T! H5 O  o6 J
27第十一节-主成分分析
+ m& {- Q6 [* z. c" ~5 O/ o1 f! P. O, g! @
28第十二节-机器学习于量化交易中的应用IV
29第十三节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解)
30第十四节 Python衍生品定价-I-MC
31第十四节 美式期权和欧式期权定价
32第十五节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价
33第十五节 重点抽样级数和测度变化
34第十五节 信用风险的IRC模型和高斯核
1 M" o6 g: V9 t3 h1 K. r
35第十六节 面试I
0 s7 a( M( w3 Z$ X& L- V
36第十六节 简历和面试II

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