Python 量化交易工程师养成实战-金融高薪领域资源简介:
本课程侧重量化策略开发,是金融行业高新程序员的职业技能,课程偏技术开发职能,课程除了需要您具备python语法基础还需要您具备统计学基础知识,但是介于很多小伙伴没有金融基础知识,本课程也讲解课很多金融行业必备的理财和基础让你不但能胜任开发岗位也有机会小赚一笔。
目录:
├<{1}–第1章课程介绍与学习指南> │ └[1.1]–1-1量化交易开发课程导学.mp4 ├<{2}–第2章初识量化交易-必知的量化交易基础> │ ├[2.1]–2-1初识量化交易(上).mp4 │ ├[2.2]–2-2初识量化交易(下).mp4 │ ├[2.3]–2-3量化交易开发流程.mp4 │ ├[2.4]–2-4量化交易分类–交易产品.mp4 │ ├[2.5]–2-5量化交易分类–盈利模式.mp4 │ └[2.6]–2-6量化交易分类–策略信号.mp4 ├<{3}–第3章进军量化交易开发第一课-基本的股票交易维度和概念> │ ├[3.1]–3-1股票基本概念(上).mp4 │ ├[3.2]–3-2股票基本概念(下).mp4 │ ├[3.3]–3-3股票行业分类.mp4 │ ├[3.4]–3-4影响股价因素.mp4 │ ├[3.5]–3-5股票交易基础知识.mp4 │ ├[3.6]–3-6基本选股及量化思想下的选股.mp4 │ ├[3.7]–3-7股票交易必懂-择时.mp4 │ └[3.8]–3-8量化交易平台.mp4 ├<{4}–第4章量化交易开发Numpy应用-股价分析实战> │ ├[4.1]–4-1基于Numpy股价统计分析实战.mp4 │ └[4.2]–4-2基于Numpy股价均线实战.mp4 ├<{5}–第5章量化交易开发Pandas应用-股票分析实战> │ ├[5.1]–5-1基于Pandas股票时间序列分析实战.mp4 │ └[5.2]–5-2基于Pandas实现K线图.mp4 ├<{6}–第6章量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战> │ ├[6.1]–6-1基于Matplotlib实现MACD.mp4 │ └[6.2]–6-2基于Matplotlib实现KDJ.mp4 ├<{7}–第7章量化策略编写-Python量化交易编程第一步> │ ├[7.1]–7-1股票量化交易策略核心函数组成.mp4 │ ├[7.2]–7-2设置函数应用实战.mp4 │ ├[7.3]–7-3定时函数应用实战.mp4 │ ├[7.4]–7-4交易函数应用实战.mp4 │ ├[7.5]–7-5量化交易策略实战–交易对象.mp4 │ ├[7.6]–7-6量化交易策略实战–策略信息.mp4 │ └[7.7]–7-7量化交易策略实战–账户信息.mp4 ├<{8}–第8章量化交易的前提-Python量化交易数据获取> │ ├[8.2]–8-2量化交易数据获取–财务数据.mp4 │ ├[8.3]–8-3量化交易数据获取–成分股.mp4 │ ├[8.4]–8-4量化交易数据获取–标的信息.mp4 │ └[8.5]–8-5量化交易数据获取–交易数据.mp4 ├<{9}–第9章股市投资第一步-Python基本面量化选股iclass=n> │ ├[9.1]–9-1量化选股–量化选股概况.mp4 │ ├[9.2]–9-2量化选股–营收因子选股.mp4 │ ├[9.3]–9-3量化选股–财务因子选股.mp4 │ ├[9.4]–9-4量化选股–规模类因子选股.mp4 │ ├[9.5]–9-5量化选股–价值类因子.mp4 │ └[9.6]–9-6量化选股–质量类因子.mp4 ├<课件> │ └quant-master.zip ├── 第10章 Python量化择时–技术指标函数/ │ ├── [ 98M] 10-1 量化择时基本概念 │ ├── [ 79M] 10-2 趋向指标上–MACD、EMV、UOS(一) │ ├── [ 73M] 10-3 趋向指标上–MACD、EMV、UOS (二) │ ├── [ 95M] 10-4 趋向指标中–GDX、JS │ ├── [132M] 10-5 趋向指标下–MA、VMA │ ├── [128M] 10-6 反趋向指标–RSI、WR与KDJ │ ├── [184M] 10-7 压力支撑指标函数 │ └── [ 89M] 10-8 量价指标函数 ├── 第11章 Python量化交易–策略回测实现/ │ ├── [ 73M] 11-1 量化交易策略回测流程 │ ├── [143M] 11-2 MACD指标量化策略 │ ├── [181M] 11-3 MACD指标量化策略回测实现 │ ├── [ 81M] 11-4 量化策略风险指标–Alpha、Beta与夏普 │ ├── [ 56M] 11-5 量化策略风险指标–索提诺比率、信息比率与策略波动率 │ └── [ 35M] 11-6 量化策略风险指标–基准波动率与最大回撤 ├── 第12章 Python量化交易–因子分析/ │ ├── [ 57M] 12-1 量化因子分析–因子分析概述 │ ├── [ 89M] 12-2 量化因子分析–自定义因子实战 │ ├── [118M] 12-3 量化因子分析–因子分析结果 │ ├── [ 68M] 12-4 量化因子分析–alpha因子实战 │ └── [ 80M] 12-5 量化因子分析–基本面因子实战 └── 第13章Python量化交易策略实战案例/ ├── [ 51M] 13-10量化交易策略实战–大小盘轮动策略(上) ├── [ 46M] 13-11量化交易策略实战–大小盘轮动策略(中) ├── [ 76M] 13-12量化交易策略实战–大小盘轮动策略(下) ├── [ 48M] 13-13量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-策略详解 ├── [185M] 13-14量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-代码实战 ├── [ 10M] 13-15量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-小结 ├── [107M] 13-1量化交易策略实战案例–双均线策略 ├── [111M] 13-2量化交易策略实战–KDJ策略 ├── [ 71M] 13-3量化交易策略实战–MA-RSI策略(上) ├── [106M] 13-4量化交易策略实战–MA-RSI策略(下) ├── [101M] 13-5量化交易策略实战–能量型量化交易策略 ├── [158M] 13-6量化交易策略实战–BOLL量化交易策略 ├── [100M] 13-7量化交易策略实战–新能源股票轮动量化交易策略 ├── [ 71M] 13-8量化交易策略实战–低估值量化交易策略(上) └── [144M] 13-9量化交易策略实战–低估值量化交易策略(下) └── 资料代码/
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