高顿教育 量化Python大师系列之金融Python实战项目训练营基础篇
日期:2023-7-30
投资基友
量化交易课程
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评论:0条
1.2 Python行业发展mp4
1.3 Python应用分析.mp4
1.4课程框架与学习目标.mp4
2.1 Anaconda安装教程.mp4
2.2 Jupyter操作指引.mp4
2.3 Python编码规范.mp4
2.4 运行第一个Python程序.mp4
2.5知识总结,mp4
3.2变量的创建.mp4
3.3输入输出.mp4
3.5知识回顾(1).mp4
3.5知识回顾mp4
4.1数字类型.mp4
4.2数字运算符.mp4
4.3运算符和表达式mp4
4.4数学函数.mp4
4.5知识回顾.mp4
5.1字符串定义.mp4
5.2字符串的基本损作,mp4
为什么学量化
定量模型决策,不受情绪干扰
以数据支撑决策,用程序执行动作,从思想构建
到交易动作实现两方面避免情绪波动的干扰。
交易环节精准设置,提升风控能力
设置模型前对风控指标精确设置,在回测中对策略
进行分析与调整优化,不断提升策略抗风险能力。
程序执行交易,减少盯盘负担
用程序监控市场情况,高效捕捉交易关键点,自动执行模型
所下交易指令,减轻从盯盘到手动操作的多重精力负担。
谁适合学习
各行各业在职人员
掌握程序化交易能力,不占用工作时间找到资产第二增长曲线
企业经营管理者
系统构建量化风控体系,降低投资风险增加被动收入
自由职业者
提升投资系统认知,实现个人财富的保值增值
家庭理财者
运用量化合理配置资产,利用投资收益提高生活品质
高校学生/转行人员
从零学习量化知识体系,熟悉主流交易策略,获取行业入门敲门砖
传统金融从业者
提升量化分析技能,强化策略研发能力,实现职业突破
1.1 Python介绍.mp4提升量化分析技能,强化策略研发能力,实现职业突破
在实盘中检验成果
在PTrade实盘课中,领略自动化交易的魅力,掌握从模拟到实盘
中会遇到的问题处理方法。
全业务
股票、两融、期货、期权
C智能化
极速策略交易、算法服务、策略TO服务
高性能
极速策略、大并发
个性化
快速高效服务
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全业务
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C智能化
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高性能
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个性化
快速高效服务
1.2 Python行业发展mp4
1.3 Python应用分析.mp4
1.4课程框架与学习目标.mp4
2.1 Anaconda安装教程.mp4
2.2 Jupyter操作指引.mp4
2.3 Python编码规范.mp4
2.4 运行第一个Python程序.mp4
2.5知识总结,mp4
3.2变量的创建.mp4
3.3输入输出.mp4
3.5知识回顾(1).mp4
3.5知识回顾mp4
4.1数字类型.mp4
4.2数字运算符.mp4
4.3运算符和表达式mp4
4.4数学函数.mp4
4.5知识回顾.mp4
5.1字符串定义.mp4
5.2字符串的基本损作,mp4
5.3内置函数和转义字符mp4
5.4字符串格式化mp4
5.5知识回顾mp4
6.1程序结构.mp4
6.2单分支结构.mp4
6.3多分支结构.mp4
6.4知识回顾mp4
7.1 for循环mp4
7.3循环控制语句(1).mp4
7.3循环控制语句.mp4
7.4 实操&知识回顾mp4
8.1列表类型基础.mp4
8.2列表的基本操作.mp4
8.3列表的高级操作.mp4
8.4元组.mp4
8.5知识回顾mp4
9.1字典概述mp4
9.2字典的基本操作.mp4
9.3字典的遍历.mp4
9.5实操练习.mp4
5.4字符串格式化mp4
5.5知识回顾mp4
6.1程序结构.mp4
6.2单分支结构.mp4
6.3多分支结构.mp4
6.4知识回顾mp4
7.1 for循环mp4
7.3循环控制语句(1).mp4
7.3循环控制语句.mp4
7.4 实操&知识回顾mp4
8.1列表类型基础.mp4
8.2列表的基本操作.mp4
8.3列表的高级操作.mp4
8.4元组.mp4
8.5知识回顾mp4
9.1字典概述mp4
9.2字典的基本操作.mp4
9.3字典的遍历.mp4
9.5实操练习.mp4
9.5实操练习.mp4
9.6集合&知识回顾mp4
10.1函数基础.mp4
10.2函数的参数,mp4
10.3函数的返回值mp4
10.4匿名函数.mp4
10.5变量的作用城8知识回顾,mp4
11.1模块和包.mp4
11.2导入模块.mp4
11.3包mp4
11.4知识回顾mp4
12.1面向对象的程序没计,mp4
12.2类的调用.mp4
12.3继承.mp4
12.4实操练习.mp4
12.5知识回颓mp4
13.1什么是异常.mp4
13.2异常处理.mp4
13.3常见的异常类型.mp4
9.6集合&知识回顾mp4
10.1函数基础.mp4
10.2函数的参数,mp4
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11.3包mp4
11.4知识回顾mp4
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12.2类的调用.mp4
12.3继承.mp4
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13.1什么是异常.mp4
13.2异常处理.mp4
13.3常见的异常类型.mp4
13.4金融实例mp4
数据分析——Numpy数据库
数据分析——Pandas数据库
数据可视化——Matplotlib库
1.numpy简介.mp4
2.ndarray对象简介.mp4
3.ndarray数组的创建.mp4
4.numpy数组的素引和切片.mp4
5.花式素引.mp4
6.运算规则与广播原理,mp4
7.numpy数组的运算.mp4
8.numpy练习题mp4
Pandas简介.mp4
Pandas数据分析整体框架,mp4
Pandas数据结构.mp4
函数应用.mp4
数据导出.mp4
数据分组与透视.mp4
数据获取和探索.mp4
数据拼接.mp4
数据融合.mp4
数据选择.mp4
数据预处理,mp4
算数运算.mp4
统计方法.mp4
增删改查.mp4
Matplotlib概述.mp4
参考与总结.mp4
刻度、标签和图例.mp4
图片保存与配置,mp4
图片和子图.mp4
颜色、标记和线类型,mp4
注释和子图加工.mp4
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数据可视化——Matplotlib库
1.numpy简介.mp4
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5.花式素引.mp4
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8.numpy练习题mp4
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