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    AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程

    [资源简介]

    AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程
    AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程
    AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程
    AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程
          AQF是非常权威的量化金融的考试认证学习教程,AQF量化金融分析师由量化金融标准委员会主考并颁证,是最官方的认证学习课程。但是我们可以提出一个新的视角来看,不是非要局限在认证课程,我们可以从更关心技术的角度来审视这个课程的学习。所以这套相当课程我们可以从做一下剖析,课程是大课堂,也就是篇幅是比较长的。
         课程的大纲也是非常贴合量化金融分析师证书的大纲,同时,也很照顾到了不同技能水平的同学,因为课程是从基础到高级逐步抬升难度的。大致就是5个阶段或者方面的教学:量化投资入门、Python基础、基于Python的经典量化投资教学、策略级交易系统设计、量化交易实战,是真正是策略级的量化金融实战教程。
    ===============课程目录===============
    (1)\01量化投资前导及课程介绍;目录中文件数:4个
    ├─1.AQF核心课程知识体系介绍.mkv
    ├─2.量化策略的python实现和回测.mkv
    ├─3. 结合代码的编程整体介绍.mkv
    ├─AQF第01章.pdf
    (2)\02量化投资基础;目录中文件数:17个
    ├─01.量化投资背景及决策流程.mp4
    ├─02.量化择时.mp4
    ├─03.量化择时&动量及反转策略.mp4
    ├─04.结构型基金套利.mp4
    ├─05.行业轮动与相对价值.mp4
    ├─06.市场中性和多因子.mp4
    ├─07.事件驱动.mp4
    ├─08.CTA_1.mp4
    ├─09.CTA_2(TD模型).mp4
    ├─10.CTA_3.mp4
    ├─11.CTA_4.mp4
    ├─12.统计套利_低风险套利.mp4
    ├─13.大数据和舆情分析.mp4
    ├─14.机器学习.mp4
    ├─15.高频交易和期权交易.mp4
    ├─16.其他策略和策略注意点.mp4
    ├─AQF第02章.pdf
    (3)\03Python语言环境搭建;目录中文件数:2个
    ├─1.Python语言环境搭建.mp4
    ├─AQF第03章.pdf
    (4)\04Python编程基础;目录中文件数:18个
    ├─01.python数字运算andjupyter介绍.mp4
    ├─02.字符串.mp4
    ├─03.Python运算符.mp4
    ├─04.Tuple和List.mp4
    ├─05.字典.mp4
    ├─06.字符串格式化.mp4
    ├─07.控制结构_1.For循环.mp4
    ├─08.控制结构_2.If条件判断.mp4
    ├─09.控制结构_4.While循环.mp4
    ├─10.控制结构_3.Break&Continue.mp4
    ├─11.控制结构_5.异常处理.mp4
    ├─12.函数_1.质数函数.mp4
    ├─13.函数_2.参数设置.mp4
    ├─14.函数_3.不定长参数Lambda.mp4
    ├─15.全局变量和局部变量.mp4
    ├─16.模块.mp4
    ├─17.Python当中的重要函数.mp4
    ├─AQF第04章.pdf
    (5)\05Python编程进阶;目录中文件数:22个
    ├─1.Numpy篇_1.mp4
    ├─1.数据获取之本地数据读取.mp4
    ├─10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作.mp4
    ├─11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习.mp4
    ├─12.Pandas篇_7.Group操作.mp4
    ├─13.Pandas篇_8.Concat_Join.mp4
    ├─14.Pandas篇_9.Merge.mp4
    ├─15.Pandas篇_10.层次化索引.mp4
    ├─2.Numpy篇_2.mp4
    ├─2.数据获取之网络数据读取_1.mp4
    ├─3.Numpy篇_3.mp4
    ├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4
    ├─4.Numpy篇_4.mp4
    ├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4
    ├─5.Numpy篇_5.练习.mp4
    ├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4
    ├─6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍.mp4
    ├─6.金融数据处理_2.金融计算.mp4
    ├─7.Pandas篇_2.Series介绍.mp4
    ├─8.Pandas篇_3.DataFrame的构建.mp4
    ├─9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作.mp4
    ├─AQF第05章Python进阶之Numpy_金程教育.pdf
    (6)\06数据可视化;目录中文件数:5个
    ├─1.Pandas内置数据可视化.mp4
    ├─2.Matplotlib基础_1.mp4
    ├─3.Matplotlib基础_2.mp4
    ├─4.Seaborn.mp4
    ├─AQF第06章.pdf
    (7)\07金融数据处理实现;目录中文件数:13个
    ├─1.数据获取之本地数据读取.mp4
    ├─10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换.mp4
    ├─11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一.mp4
    ├─12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_1.mp4
    ├─13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_2.mp4
    ├─2.数据获取之网络数据读取_1.mp4
    ├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4
    ├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4
    ├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4
    ├─6.金融数据处理_2.金融计算.mp4
    ├─7.金融数据处理_3.检验分布和相关性.mp4
    ├─8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理.mp4
    ├─9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式.mp4
    (8)\08量化交易策略模块;目录中文件数:40个
    ├─1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1.mp4
    ├─10.配对交易_2.策略实战_2.mp4
    ├─11.配对交易_3.回测思路小结.mp4
    ├─12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论.mp4
    ├─13.量化投资与技术分析_2.CCI策略.mp4
    ├─14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1.mp4
    ├─15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2.mp4
    ├─16.SMA和CCI双指标交易系统.mp4
    ├─17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理.mp4
    ├─18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态.mp4
    ├─19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1.mp4
    ├─2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2.mp4
    ├─20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2.mp4
    ├─21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略.mp4
    ├─22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略.mp4
    ├─23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略.mp4
    ├─24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统.mp4
    ├─25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1.mp4
    ├─26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2.mp4
    ├─27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理.mp4
    ├─28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理.mp4
    ├─29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理.mp4
    ├─3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3.mp4
    ├─30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理.mp4
    ├─31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理.mp4
    ├─32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理.mp4
    ├─33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理.mp4
    ├─34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化.mp4
    ├─35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现.mp4
    ├─36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法.mp4
    ├─37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现.mp4
    ├─38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
    ├─39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
    ├─4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1.mp4
    ├─40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
    ├─5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2.mp4
    ├─6.三大经典策略_3.均值回归策略_1.mp4
    ├─7.三大经典策略_3.均值回归策略_2.mp4
    ├─8.配对交易_1.原理.mp4
    ├─9.配对交易_2.策略实战_1.mp4
    (9)\09面向对象和实盘交易;目录中文件数:9个
    ├─1.模块内容整体介绍.mp4
    ├─2.面向对象、类、实例、属性和方法.mp4
    ├─3.创建类、实例、方法.mp4
    ├─4.__init__初始化方法.mp4
    ├─5.面向对象编程实例.mp4
    ├─6.继承的概念及代码实现.mp4
    ├─7.面向对象继承的实战案例.mp4
    ├─8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路.mp4
    ├─9.用面向对象方法实现股债平衡策略.mp4
    (10)\10基于优矿平台的面向对象策略;目录中文件数:14个
    ├─1.优矿平台介绍.mp4
    ├─10.优矿策略之均值回归:策略逻辑.mp4
    ├─11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍.mp4
    ├─13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数.mp4
    ├─14.优矿策略之单因子策略模板四:策略逻辑和分析框架.mp4
    ├─15.优矿策略之多因子策略模板一:策略思路和方法.mp4
    ├─16.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(1).mp4
    ├─17.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(2).mp4
    ├─18.优矿策略之因子数据处理:去极值和标准化.mp4
    ├─2.优矿平台回测框架介绍.mp4
    ├─3.优矿框架之Context对象用法.mp4
    ├─5.优矿框架之其他重要操作.mp4
    ├─7.优矿策略之小市值策略写法.mp4
    ├─8.优矿策略之双均线策略.mp4
    (11)\11面向对象实盘交易之Oanda;目录中文件数:14个
    ├─1.Oanda平台介绍和账户配置.mp4
    ├─10.Oanda通过实时数据API调取实时数据.mp4
    ├─11.Oanda读取实时数据并进行resample.mp4
    ├─12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍.mp4
    ├─13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理.mp4
    ├─14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易.mp4
    ├─2.Oanda账户密码配置和交易框架原理.mp4
    ├─3.Oanda连接账户并查看信息.mp4
    ├─3.mp4
    ├─4.从OandaAPI获得历史数据.mp4

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