抢占先机!成为AI量化交易精英

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『课程目录』:     ├─01AI量化交易微专业系列直播课; c6 V0 E: {3 v │      课时1量化交易实战应用与就业——全方位探索AI量化交易(下) │      课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易(上) │ ...
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『课程目录』:    
├─01AI
量化交易微专业系列直播课; c6 V0 E: {3 v
│      
课时1量化交易实战应用与就业——全方位探索AI量化交易(下)
│      
课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易(上)
│      
课时3老司机领你探索AI量化交易0 `2 ?) Q7 Q  C3 m- `% K$ K
│      
课时4从小白到入门,给程序员的量化交易第一课
│      
课时5走近科学:传说中的量化策略到底多神秘?* U9 ^% F! B3 ?0 u, F1 Z  a% M6 @
│      
课时6如何应用量化技术做全球资产配置
│      
课时7AI量化交易,你不可不知的另类数据投资( F& w: E3 E' g5 s9 j2 i5 M
│      
课时8不要怂!非CSmath的量化小白入门经验分享& w9 D$ o9 n, p+ d0 d% b' P, V( G
│      
课时9一探究竟,量化实例讲解
│      
' M; z  o% e" ]2 p5 {
├─02
量化交易基础
│  └─
1 量化交易基础:成对交易与优化8 s9 J/ o; k0 k8 R
│          1.1
量化交易简介
│          1.2
大纲简介与课程设置# S" ]% W- I, a7 h9 y- W
│          1.3
成对交易算法7 j/ U, J0 d: }( m, r: c7 b
│          1.4
Python实战】基于成对交易算法的目标股票池选取和自动交易
│          1.5
成对交易问题探讨与模型优化  `) `, |& I8 c
│          1.6
Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型
│          1.7
课程声明# S. p- i. c# [# G* R
│          
8 z# [: {; l4 J6 Y# g6 H
├─03
投资标的:Alpha策略篇2 F0 ?4 Y6 o/ J5 W5 S
│  ├─
2 寻找市场中的alpha7 t* C2 c# H4 S* p: P. O3 Z
│  │      2.1
利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票( s: p7 o7 g* G& g; E
│  │      2.2
Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证) s8 Y6 w6 U  D6 z* B4 N: U/ y
│  │      2.3
量价因子和基本面因子的有效性和换手率
│  │      2.4
因子的评价体系和ICIR,在自制回测框架中加入因子评价指标
│  │      2.5
因子间相关性和PCA,利用自制回测框架计算因子的相关性矩阵) K5 y; D, I! B  c9 [
│  │      2.6
Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性3 s; D+ L6 B8 I/ A8 ?
│  │      2.7
课程声明0 H1 O2 \$ k2 X% p! C
│  │      
│  ├─
3 投资组合的对冲和多因子模型
│  │      3.1
如何用期货对冲beta收益,做到无论市场涨跌与否都能赚得收益4 b- c: B/ a/ f: K0 u& R
│  │      3.2
基于均价、开盘收盘价在自制回测框架中加入更细致的撮合
│  │      3.3
Python实战】建立简单投资组合的对冲回测,检验策略收益: a6 J, O( u8 X- `5 ^4 `
│  │      3.4
线性回归和多因子股票组合,画出无视牛熊市的超额收益曲线
│  │      3.5
因子加权方式对组合收益的影响以及ICIR加权
│  │      3.6
Python实战】回测多因子组合策略,提升自己策略的收益表现
│  │      3.7
课程声明
│  │      
│  ├─
4 Barra风险模型和波动率
│  │      4.1 Barra
风险模型的风格因子,了解市场不同阶段股票的涨幅特征* K: ^9 R% P8 ]0 s4 W& s
│  │      4.2
风格因子在投资组合上的暴露,在回测系统中加入风险暴露模块
│  │      4.3
Python实战】利用减小风格暴露减少多因子组合的历史回撤
│  │      4.4
协方差矩阵和组合收益波动率,凸优化在组合投资中的应用
│  │      4.5
利用sharp ratio评价组合策略,实现多倍杠杆进入股市# D; D0 \, h3 ?$ K
│  │      4.6
Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率& e; G; q" ^" v8 c
│  │      4.7
课程声明
│  │      
2 B; f5 e1 p7 C# X( \* [" Q! B( _
│  └─
4 【新】第四章 Barra风险模型和波动率6 {4 c& |1 o* G" j
│          4.0
本章概述1 [1 ?% b; O2 \& ~) |
│          4.1
风险模型简介– F9 i9 x" ~- s& Z$ G
│          4.2Barra
结构化风险模型
│          4.3
因子收益风险估计9 m( ~* }+ S( G& o- K0 u1 Z# l6 }1 e
│          4.4
特质收益风险估计5 u3 [6 e* [) j- I* E6 h
│          4.5
Python实战】Barra风险模型A股本土化2 @$ R3 ^$ a$ u: r( T
│          4.6
课程声明# z- b$ r/ n3 v
│          
├─04
投资标的:CTA传统与进阶篇$ o* J7 o5 r& N! f4 k( u
│  ├─
5 CTA入门与CTA策略回测
│  │      5.1.1
什么是CTA策略( Z6 I! b- p0 o
│  │      5.1.2CTA
策略的主要特点与分类! I  d3 {, u* [
│  │      5.1.3CTA
策略的盈利来源4 Y- j( s9 X$ @! G, K. O) O$ p  u
│  │      5.2.1CTA
信号的定义,三种不同的定义方法
│  │      5.2.2
使用SharpeCalmar,最大回撤,收益回撤比评价CTA策略
│  │      5.2.3
看得见的看不见的交易成本4 B6 @: n: ]9 j4 k2 n8 k8 ^
│  │      5.2.4
回测和真实交易的差距
│  │      5.2.5
Python案例】推进分析下的均线策略
│  │      
│  ├─
6 传统CTA
│  │      6.1
技术指标与业内内幕级别第三方库
│  │      6.2
样本内和样本外
│  │      6.3
过拟合和欠拟合) @( p! e: o% e
│  │      6.4
python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价3 w' U8 ]$ O. C- }( A
│  │      
│  ├─
7 机器学习CTA
│  │      7.1
什么是机器学习, ~) m( g  y4 o- o4 e
│  │      7.2
监督与非监督式学习
│  │      7.3
从因子出发理解机器学习黑箱
│  │      7.4
传统的因子分析为什么不适合用来理解机器学习黑箱
│  │      7.5
R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略
│  │      7.6
python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略
│  │      7.7
python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略" V. [1 A% U1 l0 w; ?  [
│  │      
7 W7 ~$ }) I" u& H2 ]8 m# ~: C
│  └─
8 仓位控制和分配
│          8.1
基于预测值和其他指标进行仓位控制
│          8.2
波动率倒数模型
│          8.3
均值方差模型(Mean Variance Model1 o* I! i% l- R0 N8 Y
│          8.4Black Litteman
模型$ F$ m9 o3 }$ B
│          8.5
【进阶】仓位控制和分配进阶学习
│          8.6
Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型
│          
# t; n4 h! a3 V: S) B
├─05
投资标的:高频交易篇
│  ├─09.
第九章 市场的动量和反转
│  │      9.1
多股票的相关性,了解行业内股票的轮动和互相牵扯关系& j. v; p6 H- ~6 j3 c
│  │      9.2
Pyhton实战】寻找行业最相关的两只股票并设计相关性策略
│  │      9.3
市场的短期波动和主动成交方向的关系
│  │      9.4
回归和动量:市场的正反面
│  │      9.5
python实战】设计简单的均值回归策略和动量突破策略_20190722_222817
│  │      
│  ├─10.
第十章 瞬息万变的市场,毫厘之间的交易机会
│  │      10.1
什么是order book
│  │      10.2
打开交易所高频数据的秘密& O' a2 E  H' c3 P
│  │      10.3
在回测框架中解析高频数据2 k4 j! f" E7 H! \& O  V2 @
│  │      10.4
大单策略
│  │      10.5
python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置
│  │      10.6CPU
和订单延时0 C2 @! }2 M+ G; b
│  │      10.7python
实战,设计大单策略在500ms模拟延时下验证策略有效性% b) P" P- p$ s6 Z$ ?* ~: j( {
│  │      
│  └─11.
第十一章 降低时延,增加收益: e& e- }( Y3 s
│          11.1
对冲基金_20190722_222903! f' F" [; K; ~' L
│          11.2
处理器网课的效率. d# g# K" Z1 K/ Q7 r& u  |
│          11.3
python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比8 I( n) u+ n% B& Y  e) @' D. ]$ m
│          11.4
处理器调度
│          11.5
设计调度策略为高频交易服务$ a5 Z+ C& T. \4 G" k9 g
│          11.6
python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益' s4 d7 e: w0 @& g
│          
├─06
衍生品:定价模型初级稿
│  ├─12
第十二章 离散模型, e. h2 E  G% u1 k
│  │      01.12.1
衍生品定价部分介绍+ c0 V! C5 Y) h: B. g% Z# S
│  │      02.12.2
做市商和Quant
│  │      03.12.3
衍生品(Derivatives5 R( |1 o) k  J( Z6 h
│  │      04.12.4
二叉树模型(Binomial model
│  │      05.12.5
参考书目
│  │      06.12.6
python实战】二叉 树模型# q4 J5 U: S& G4 }
│  │      
7 R! ?5 e- |* e
│  ├─13
第十三章 连续模型
│  │      01.13.1
布朗运动和lto积分% _  a* j& |( [1 o
│  │      02.13.2
布莱克斯科尔斯(Black Scholes)模型) |. ]8 ~" V( _0 W4 |; I
│  │      03.13.3
蒙特(Monte Carlo)模拟股票) K$ a% G# _7 f* K6 H) S  S& R% h% n
│  │      04.13.4Greeks
希腊字符
│  │      05.13.5
参考书目0 |/ X4 R; b8 n& i- Q% h
│  │      06.13.6
python实战】用Black Scholes模型期权定价1 L0 u+ H* D* t
│  │      
│  ├─14
第十四章 隐含波动率微笑
│  │      01.14.1
隐含波动率
│  │      02.14.2
现实中的问题
│  │      03.14.3
赫斯顿模型(The Heston model_20190810_191354/ X2 Q, ~9 b. G5 c0 ?6 u
│  │      04.14.4
校准(calibration" T2 c: s) S9 ?9 A" Q
│  │      05.14.5
参考章节只有一张图片.doc
│  │      06.14.6
python实战】Heston模型的校准/ s5 M) B# O* e- K4 u$ T
│  │      
, m4 N9 k: k: n. Y( U
│  └─15
第十五章 现代衍生品定价模型
│          01.15.1
蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟进阶" ]. a' N% t0 Z+ ?( ?+ Y) @* P
│          02.15.2
随机微分方程和偏微分方程转换( H0 M$ F7 \  E* e( m7 {, W" V# A5 p
│          03.15.3
差分法5 o5 a( r# e3 D. t% o
│          04.15.4
参考书目
│          05.15.5
【论文】现代衍生品定价模型6 Z6 E$ I+ E9 ]( M" m+ ]- M/ m. ?
│          
) w+ ~4 h9 J2 s, E3 |* j
├─07.
衍生品:定价模型高级篇' ?3 ?% T) O' ^% `. x! D
│  ├─16
第十六章 模型与数值计算方法进阶
│  │      16.1
跳跃过程_20190826_233622/ f* K  L" n& q& a$ z
│  │      16.2Heston
模型的推导与启发) l. a1 c. e" ?! M- x1 a3 S
│  │      16.3
快速傅里叶变化的期权定价体系– d% d) P- d" q7 H, b
│  │      16.4
参考书目* a- W* {* y5 U* y$ M
│  │      16.5
Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型  f# y) B3 }: {" w. u
│  │      
; B3 K0 ~2 I5 z/ d( T
│  ├─17
第十七章 企业级量化(Quant)库介绍
│  │      17.1QuantLin
简介' r6 H' q* ~! v" j) j- G" H4 f1 F
│  │      17.2
面向对象的编程) }0 @" \8 y) o  H
│  │      17.3
设计模式(Design Patterns
│  │      17.4
定价引擎(Picing Engine
│  │      17.5
参考资料.doc
│  │      
; u! k: N7 p) Z
│  ├─18
第十八章 利率衍生品模型
│  │      18.1
利率衍生品介绍
│  │      18.2Ho-lee
CIR and Hull White5 D) Y, J9 y, T1 V3 L, T, \  y
│  │      18.3
计价物的变化
│  │      18.4HJM
Heath-Jarrow-Morton)定价体系
│  │      18.5
参考书目
│  │      18.6
【论文】利率衍生品定价的实际困难
│  │      
│  ├─19
第十九章 企业利率衍生品模型/ E% N' F' {1 }2 Y
│  │      19.1The Stochastic Alpha Beta
SABRmodel
│  │      19.2SABR
模型存在的套利! Y0 T. c3 t" B1 d
│  │      19.3
无套利SABR模型4 _- L' t5 G6 I1 U" y, L
│  │      19.4 Crank-Nicolson
方法的缺陷# S9 p8 `3 U" H6 ~
│  │      19.5
参考书目2 W6 H0 T4 D2 T& r" ~
│  │      19.6
VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价
│  │      
0 l7 I; w& l2 m# q4 `9 \) U
│  └─20
第二十章 其他衍生品,定价模型以及更多资源& }. z0 L9 L0 X: t) _3 ~- k8 I
│          20.1
奇异期权(Exotic options
│          20.2
信用违约互换(Credit Default Swap
│          20.3
大宗商品(Commodities/ J3 q& X$ G9 A2 b! `3 t' P
│          20.4
外汇(Foreign Exchange6 h4 V% _1 i0 Z8 Z- n
│          20.5
参考书目0 `$ Y1 R; u* a/ N
│          
├─08.
前沿:最新AI技术应用篇1 N' K4 S4 B1 Z8 Y# W' [+ Y) q6 U  ?
│  ├─
第二十一章 区块链与数字货币的量化实战
│  │      21.1
区块链梗概# L: q1 c4 i! ^
│  │      21.2
区块链技术原理; E3 C; R& T" v; x. I2 ~
│  │      21.3
关于数字货币
│  │      21.4.
对接去中心化交易所  T, E* [4 ]. Q& \6 \/ b
│  │      21.5
数字货币交易的进阶学习
│  │      
2 U' G! Y6 T# Q- [2 B3 B
│  ├─
第二十三章 强化学习和股票日内交易策略# g$ C7 ~2 b& o7 ?" N9 }% j
│  │      23.1
背景与使用场景
│  │      23.2
强化学习模型算法
│  │      23.3
Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏0 f4 W5 Q8 c" w/ m( k
│  │      23.4
股票交易问题设定
│  │      23.5
Pyhton实战】创建智能炒股AI7 Q9 U8 s* ^; S0 z. w9 K5 j5 g1 T
│  │      23.6
强化学习进阶攻略% Z. ?0 y" N1 B6 o, a0 Y0 @
│  │      
│  └─
第二十二章 自然语言与卷积神经网络模型
│          22.1
新闻与大事件对股票影响
│          22.2
自然语言处理
│          22.3
案例:自然语言处理三大经典案例4 G+ v, v+ x! _5 f3 R/ Q
│          22.4
卷积神经网络于文字的应用* l% O! R/ K& x: T. Q5 ]2 H; o# v5 j
│          22.5
Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析# p3 A2 Y- o) m# r8 x/ l5 M
│          22.6
自然语言处理进阶学习攻略
│          
├─09.
求职:从业经验篇1 x5 v1 a& S4 Q# o" ]7 L7 I* e1 l0 w
│  └─
第二十四章 从业经验分享
│          24.1Alpha
策略从业经验分享– p, F$ M) e# D/ ?1 g' Q8 `8 a
│          24.2CTA
从业经验分享
│          24.3
高频交易从业经验分享
│          24.4
定价模型从业经验分享
│          
├─10.
趣味:德州扑克中的量化与策略
│      1.0
导读篇& g# f# ]( k9 K$ Y/ j
│      1.1
德州扑克历时及规则* d3 C+ O4 i8 p8 n
│      1.2
德州扑克的量化与概率计算
│      1.3
德州扑克智能策略

 

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