
量化阿波课程合集
量化阿波课程合集是什么资源?
这是一份教程课程资源。系统全面的技能提升课程,内容由浅入深,理论结合实战,适合零基础学员和进阶学习者,帮助你快速掌握核心技能。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 180个 |
| 资源格式 | 高清视频课程 |
| 资源类型 | 教程课程 |
谁需要这份教程课程资源?
零基础学员、进阶学习者、职业技能提升者
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这份资源包含哪些具体内容?
该资源为高清视频课程,共180个文件
├─量化阿波课程合集 ├─必修二:因子模型搭建、优化与进阶(9视频) │ ├─1.必修2.1:基础因子模型搭建与拟合信号.mp4 │ ├─2.必修2.2:从零搭建深度学习模型拟合因子.mp4 │ ├─3.必修2.3:模型信号的收益能力检验.mp4 │ ├─4.必修2.4:多模型集成实战与优化.mp4 │ ├─5.必修2.5:探寻主流模型拟合因子.mp4 │ ├─6.必修2.6:工程化模型构建与实战.mp4 │ ├─7.必修2.7:基于SVM收益率预测.mp4 │ ├─8.必修2.8:基于集成学习模型预测.mp4 │ ├─9.必修2.9:循环神经网络模型研究.mp4 ├─必修三:高频量化框架与策略研究(9视频) │ ├─1_研讨课 1:高频量化与业界发展.mp4 │ ├─2_研讨课2:数字货币、钱包机制与交易所分享.mp4 │ ├─3_必修 3.1:高频交易概念科普与工程实现基础.mp4 │ ├─4_必修 3.2:从零构建高频交易框架的关键组件.mp4 │ ├─5_必修 3.3:高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4 │ ├─6_必修3.4:高频量化微观结构和价格模型初探.mp4 │ ├─7_必修3.5:深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4 │ ├─8_必修3.6:逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4 │ ├─9_必修3.7:经典高频Alpha理论与因子构建.mp4 │ ├─10_必修3.8:高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4 │ ├─11_必修3.9:跳价资产与基于连续报价过程策略.mp4 ├─必修一:股票&期货的回测框架与因子挖掘(12视频) │ ├─1_必修1.1:从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4 │ ├─2_必修1.2:回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4 │ ├─3_必修1.3:量小量稳与优加换手研报复现.mp4 │ ├─4_必修1.4:技术因子与动量因子研报复现.mp4 │ ├─5_必修1.5:因子衍生技巧与针对性优化.mp4 │ ├─6_必修1.6:量价结合的选股因子研究与优化.mp4 │ ├─7_必修1.7:高频价量相关性因子研究与优化.mp4 │ ├─8_必修1.8:因子切割方法论与交易行为因子.mp4 │ ├─9_必修1.9:期货基础知识和时序回测框架.mp4 │ ├─10_必修1.10:高频期货量价因子研报复现.mp4 │ ├─11_必修1.11:高频期货量价因子优化研报复现.mp4 │ ├─12_必修1.12:经典CTA策略复现和优化.mp4 ├─股票&期货回测框架与因子挖掘 │ ├─001.必修1.1 从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4 │ ├─002.必修1.2 回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4 │ ├─003.必修1.3 量小、量稳与优加换手率系列研报复现.mp4 │ ├─004.必修1.4:动量因子与价量相关性研究.mp4 │ ├─005.必修1.5:因子衍生技巧与针对性优化.mp4 │ ├─006.必修1.6:因子切割方法论与遗传算法因子挖掘.mp4 │ ├─007.课程作业答疑.mp4 │ ├─008.必修1.7:期货基础知识和时序回测框架.mp4 │ ├─009.必修1.8:高频期货量价因子研报复现与优化.mp4 │ ├─010.必修1.9:经典CTA策略复现和优化.mp4 ├─高频量化框架与策略研究(课程+代码) │ ├─001.必修2.1:股票高频研究方法入门.mp4 │ ├─002.必修2.2:透过高频数据对交易者结构探究.mp4 │ ├─003.必修2.3:股票高频研究思路进阶.mp4 │ ├─004.必修2.4:高频交易概念科普与工程实现基础.mp4 │ ├─005.必修2.5:从零构建高频交易框架的关键组件.mp4 │ ├─006.必修2.6:高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4 │ ├─007.必修2.7:高频量化微观结构和价格模型初探.mp4 │ ├─008.必修2.8:深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4 │ ├─009.必修2.9:逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4 │ ├─010.必修2.10:经典高频Alpha理论与因子建构.mp4 │ ├─011.必修2.11:高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4 │ ├─012.必修2.12:调价资产与基于连续报价过程策略.mp4 │ ├─provides.exe ├─核心课程必修一(5视频) │ ├─01.必修1.1:量化金融流程深度剖析.mp4 │ ├─02.必修1.2:因子投资与量化策略揭秘.mp4 │ ├─03.必修1.3:Python 基础与数据分析.mp4 │ ├─04.必修1.4:数据分析必会 Skills&Tricks.mp4 │ ├─05.必修1.5:数据平台数据获取实战.mp4 ├─S1248-核心课程预修课(13视频) │ ├─001.基础课程1:量化金融基础.mp4 │ ├─002.基础课程 2:量化金融流程深度剖析.mp4 │ ├─003.基础课程 3:因子投资与量化策略揭秘.mp4 │ ├─004.基础课程 4:Python 基础与数据分析.mp4 │ ├─005.基础课时5:数据分析必会 Skills&Tricks.mp4 │ ├─006.基础课程 6:数据平台数据获取实战.mp4 │ ├─007.机器学习所需的Python基础.mp4 │ ├─008.LR、SVM、决策树、随机森林等.mp4 │ ├─009.神经网络:FNN、CNN、RNN、LSTM.mp4 │ ├─010.进阶模型:transformer与大模型.mp4 │ ├─011.实战Case1——Ensemble Learning的威力.mp4 │ ├─012.实战Case2——因地制宜的特征工程.mp4 │ ├─013.实战Case3——运行在GPU上的神经网络.mp4 └─因子模型构建与交易(8视频) │ ├─001.必修3.1:从单因子到拟合信号——基础因子模型搭建.mp4 │ ├─002.必修3.2:模型信号收益能力检验.mp4 │ ├─003.必修3.3:集成模型实战与优化.mp4 │ ├─004.必修3.4:搭建深度学习模型拟合因子.mp4 │ ├─005.必修3.5:量化投资自动化交易介绍.mp4 │ ├─006.必修3.6:打通投资研究与自动交易.mp4 │ ├─007.必修3.7:基于循环神经网络的收益率预测研究.mp4 │ ├─008.必修3.8:基于卷积神经网络的收益率预测研究.mp4 ├─量化阿波课程合集 ├─必修二:因子模型搭建、优化与进阶(9视频) │ ├─1.必修2.1:基础因子模型搭建与拟合信号.mp4 │ ├─2.必修2.2:从零搭建深度学习模型拟合因子.mp4 │ ├─3.必修2.3:模型信号的收益能力检验.mp4 │ ├─4.必修2.4:多模型集成实战与优化.mp4 │ ├─5.必修2.5:探寻主流模型拟合因子.mp4 │ ├─6.必修2.6:工程化模型构建与实战.mp4 │ ├─7.必修2.7:基于SVM收益率预测.mp4 │ ├─8.必修2.8:基于集成学习模型预测.mp4 │ ├─9.必修2.9:循环神经网络模型研究.mp4 ├─必修三:高频量化框架与策略研究(9视频) │ ├─1_研讨课 1:高频量化与业界发展.mp4 │ ├─2_研讨课2:数字货币、钱包机制与交易所分享.mp4 │ ├─3_必修 3.1:高频交易概念科普与工程实现基础.mp4 │ ├─4_必修 3.2:从零构建高频交易框架的关键组件.mp4 │ ├─5_必修 3.3:高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4 │ ├─6_必修3.4:高频量化微观结构和价格模型初探.mp4 │ ├─7_必修3.5:深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4 │ ├─8_必修3.6:逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4 │ ├─9_必修3.7:经典高频Alpha理论与因子构建.mp4 │ ├─10_必修3.8:高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4 │ ├─11_必修3.9:跳价资产与基于连续报价过程策略.mp4 ├─必修一:股票&期货的回测框架与因子挖掘(12视频) │ ├─1_必修1.1:从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4 │ ├─2_必修1.2:回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4 │ ├─3_必修1.3:量小量稳与优加换手研报复现.mp4 │ ├─4_必修1.4:技术因子与动量因子研报复现.mp4 │ ├─5_必修1.5:因子衍生技巧与针对性优化.mp4 │ ├─6_必修1.6:量价结合的选股因子研究与优化.mp4 │ ├─7_必修1.7:高频价量相关性因子研究与优化.mp4 │ ├─8_必修1.8:因子切割方法论与交易行为因子.mp4 │ ├─9_必修1.9:期货基础知识和时序回测框架.mp4 │ ├─10_必修1.10:高频期货量价因子研报复现.mp4 │ ├─11_必修1.11:高频期货量价因子优化研报复现.mp4 │ ├─12_必修1.12:经典CTA策略复现和优化.mp4 ├─股票&期货回测框架与因子挖掘 │ ├─001.必修1.1 从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4 │ ├─002.必修1.2 回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4 │ ├─003.必修1.3 量小、量稳与优加换手率系列研报复现.mp4 │ ├─004.必修1.4:动量因子与价量相关性研究.mp4 │ ├─005.必修1.5:因子衍生技巧与针对性优化.mp4 │ ├─006.必修1.6:因子切割方法论与遗传算法因子挖掘.mp4 │ ├─007.课程作业答疑.mp4 │ ├─008.必修1.7:期货基础知识和时序回测框架.mp4 │ ├─009.必修1.8:高频期货量价因子研报复现与优化.mp4 │ ├─010.必修1.9:经典CTA策略复现和优化.mp4 ├─高频量化框架与策略研究(课程+代码) │ ├─001.必修2.1:股票高频研究方法入门.mp4 │ ├─002.必修2.2:透过高频数据对交易者结构探究.mp4 │ ├─003.必修2.3:股票高频研究思路进阶.mp4 │ ├─004.必修2.4:高频交易概念科普与工程实现基础.mp4 │ ├─005.必修2.5:从零构建高频交易框架的关键组件.mp4 │ ├─006.必修2.6:高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4 │ ├─007.必修2.7:高频量化微观结构和价格模型初探.mp4 │ ├─008.必修2.8:深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4 │ ├─009.必修2.9:逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4 │ ├─010.必修2.10:经典高频Alpha理论与因子建构.mp4 │ ├─011.必修2.11:高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4 │ ├─012.必修2.12:调价资产与基于连续报价过程策略.mp4 │ ├─provides.exe ├─核心课程必修一(5视频) │ ├─01.必修1.1:量化金融流程深度剖析.mp4 │ ├─02.必修1.2:因子投资与量化策略揭秘.mp4 │ ├─03.必修1.3:Python 基础与数据分析.mp4 │ ├─04.必修1.4:数据分析必会 Skills&Tricks.mp4 │ ├─05.必修1.5:数据平台数据获取实战.mp4 ├─S1248-核心课程预修课(13视频) │ ├─001.基础课程1:量化金融基础.mp4 │ ├─002.基础课程 2:量化金融流程深度剖析.mp4 │ ├─003.基础课程 3:因子投资与量化策略揭秘.mp4 │ ├─004.基础课程 4:Python 基础与数据分析.mp4 │ ├─005.基础课时5:数据分析必会 Skills&Tricks.mp4 │ ├─006.基础课程 6:数据平台数据获取实战.mp4 │ ├─007.机器学习所需的Python基础.mp4 │ ├─008.LR、SVM、决策树、随机森林等.mp4 │ ├─009.神经网络:FNN、CNN、RNN、LSTM.mp4 │ ├─010.进阶模型:transformer与大模型.mp4 │ ├─011.实战Case1——Ensemble Learning的威力.mp4 │ ├─012.实战Case2——因地制宜的特征工程.mp4 │ ├─013.实战Case3——运行在GPU上的神经网络.mp4 └─因子模型构建与交易(8视频) │ ├─001.必修3.1:从单因子到拟合信号——基础因子模型搭建.mp4 │ ├─002.必修3.2:模型信号收益能力检验.mp4 │ ├─003.必修3.3:集成模型实战与优化.mp4 │ ├─004.必修3.4:搭建深度学习模型拟合因子.mp4 │ ├─005.必修3.5:量化投资自动化交易介绍.mp4 │ ├─006.必修3.6:打通投资研究与自动交易.mp4 │ ├─007.必修3.7:基于循环神经网络的收益率预测研究.mp4 │ ├─008.必修3.8:基于卷积神经网络的收益率预测研究.mp4
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