2019年最新微专业 – 抢占先机!成为AI量化交易精英【完结】

2019年最新微专业 - 抢占先机!成为AI量化交易精英【完结】 IT教程 第1张

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├──【资料】稀牛学院-实验课程
│ ├──1学习使用稀牛学院的在线实验环境
│ │ ├──1学习使用稀牛学院的在线实验环境.doc
│ │ ├──1学习使用稀牛学院的在线实验环境.png
│ │ └──1学习使用稀牛学院的在线实验环境2.pdf
│ ├──2第一门:量化交易基础
│ │ ├──2Quantitative_trading_basis.zip
│ │ └──2第一门:量化交易基础.png
│ ├──3第二门:投资标的:Alpha策略篇
│ │ ├──3New_Alpha_Strategy.zip
│ │ └──3第二门:投资标的:Alpha策略篇.png
│ ├──4第三门:投资标的:CTA传统与进阶篇
│ │ ├──4CTA.zip
│ │ └──4第三门:投资标的:CTA传统与进阶篇.png
│ ├──5第四门:投资标的:高频交易篇
│ │ ├──5High_frequency_trading.zip
│ │ └──5第四门:投资标的:高频交易篇.png
│ ├──6第五门:衍生品:定价模型初级篇
│ │ ├──6Derivative_Pricing_Part1.zip
│ │ └──6第五门:衍生品:定价模型初级篇.png
│ └──7第六门:衍生品:定价模型高级篇
│ ├──7第六门:衍生品:定价模型高级篇.doc
│ ├──7第六门:衍生品:定价模型高级篇.png
│ └──7第六门:衍生品:定价模型高级篇2.png
├──00课件(密码是:QT2019)
│ ├──[1]预习_Python
│ │ ├──【初级】简明Python教程.pdf
│ │ ├──【高阶】利用Python进行数据分析.pdf
│ │ ├──【进阶】Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf
│ │ └──【进阶】python_tutorial(1).pdf
│ ├──[10]预习_区块链
│ │ └──人工智能时代一本书读懂区块链金融.pdf
│ ├──[2]预习_R
│ │ ├──R语言初学者指南.pdf
│ │ ├──R语言核心技术手册(第二版).pdf
│ │ ├──R语言入门与实践.pdf
│ │ ├──R语言实战(中文完整版).pdf
│ │ └──R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例.pdf
│ ├──[3]预习_C++
│ │ ├──现代C++程序设计.pdf
│ │ └──C++Primer+中文第四版.pdf
│ ├──[4]预习_Matlab
│ │ ├──MATLAB_MAC.txt
│ │ ├──MATLAB_REFRENCES.txt
│ │ ├──MATLAB_WIN.txt
│ │ └──Matlab经典教程——从入门到精通.pdf
│ ├──[5]预习_VBA
│ │ └──在线学习网站.txt
│ ├──[6]预习_数学
│ │ ├──《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf
│ │ ├──概率论与数理统计同济大学.pdf
│ │ ├──高数上册重点Jason.pdf
│ │ ├──高数下册重点Jason.pdf
│ │ ├──数学之美.pdf
│ │ ├──微积分教程(上册)清华大学出版社.pdf
│ │ ├──微积分教程(下册)清华大学出版社.pdf
│ │ ├──线性代数.pdf
│ │ └──线性代数重点_by Jason.pdf
│ ├──[7]预习_金融
│ │ ├──《Python与量化投资-从理论到实战》 代码.rar
│ │ ├──打开量化投资的黑箱原书第2版.pdf
│ │ ├──海龟交易法则.pdf
│ │ ├──积极型投资组合管理:控制风险获取超额收益的数量方法(第二版).pdf
│ │ ├──金融计量学:从初级到高级建模技术.pdf
│ │ ├──金融随机分析I(中文版_1-2卷).pdf
│ │ ├──量化投资以Python为工具.pdf
│ │ ├──Steve_ShreveStochastic_Calculus_for_Finance_II.pdf
│ │ └──successful algorithmic trading中文版简校版.pdf
│ ├──[8]预习_机器学习
│ │ ├──机器学习_周志华.pdf
│ │ ├──机器学习(Ng教授)作业及讲义.zip
│ │ ├──机器学习简单分析.rar
│ │ ├──机器学习实战(中文版+英文版+源代码).zip
│ │ └──稀牛学院×网易云课堂《机器学习工程师》微专业_课程大纲.pdf
│ ├──[9]预习_深度学习
│ │ ├──Deep Learning.pdf
│ │ ├──PRML中文版.pdf
│ │ ├──Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf
│ │ └──TensorFlow实战_黄文坚.pdf
│ ├──课程_PDF
│ │ ├──【新】第四章 Barra风险模型和波动率.pdf
│ │ ├──101 Formulaic Alphas.pdf
│ │ ├──20180106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告(一):Barra模型初探,A股市场风格解析.pdf
│ │ ├──20180303-方正证券-方正证券“星火”多因子系列(二):Barra模型进阶,多因子模型风险预测.pdf
│ │ ├──20190507-财通证券-财通证券“拾穗”多因子系列报告(第11期):多因子风险预测,从怎么做到为什么.pdf
│ │ ├──第八章 仓控制和分配 .pdf
│ │ ├──第二章 寻找市场中的alpha.pdf
│ │ ├──第九章 市场的动量和反转.pdf
│ │ ├──第六章 传统CTA.pdf
│ │ ├──第七章 机器学习CTA.pdf
│ │ ├──第三章 投资组合的对冲和多因子模型.pdf
│ │ ├──第十八章 利率衍生品模型.pdf
│ │ ├──第十二章 离散模型.pdf
│ │ ├──第十九章 企业利率衍生品模型.pdf
│ │ ├──第十六章 模型与数值计算方法进阶.pdf
│ │ ├──第十七章 面向对象的编程.pdf
│ │ ├──第十三章 连续模型.pdf
│ │ ├──第十四章 隐含波动率微笑.pdf
│ │ ├──第十五章 现代衍生品定价模型.pdf
│ │ ├──第十一章 降低时延,增加收益 (1).pdf
│ │ ├──第十一章 降低时延,增加收益 (2).pdf
│ │ ├──第十一章 降低时延,增加收益.pdf
│ │ ├──第十章 瞬息万变的市场,毫厘之间的交易机会.pdf
│ │ ├──第四章 Barra风险模型和波动率.pdf
│ │ ├──第五章 CTA入门与CTA策略回测.pdf
│ │ ├──第一章 量化交易基础:成对交易与模型自动化.pdf
│ │ ├──Common risk factors in the returns on stocks and bonds.pdf
│ │ ├──Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies.pdf
│ │ ├──Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns.pdf
│ │ ├──The Cross-Section of Expected Stock Returns.pdf
│ │ ├──The_Barra_US_Equity_Model_(USE4)August 2011.pdf
│ │ └──The_Barra_US_Equity_Model_(USE4)September 2011联系微信客服1225791460进同步更新群.pdf
│ ├──《AI量化交易》微专业预习指导 V1.0.pdf
│ ├──安装h2o.txt
│ ├──迭代课程观看指南.pdf
│ ├──更新库Module脚本.py
│ ├──量化投资,以Python为工具(代码及数据).tar.bz2
│ ├──期权、期货及其他衍生产品__原书第8版【马尔科夫、布朗、伊藤、BS、蒙特卡罗】.pdf
│ ├──随机过程_Sheldon M.Ross著.pdf
│ ├──稀牛云实验平台关联说明与使用指导(QT3).pdf
│ ├──A-Closed-Form-Solution-for-Options-with-Stochastic-Volatility-with-Applications-to-Currency-Options.pdf
│ ├──AI量化交易3期 _ 学员手册.pdf
│ ├──botvs.py
│ ├──fundation of machinelearning.pdf
│ ├──h2o-3.8.3.3.rar
│ ├──Quantitative_trading_basis_v2.zip
│ ├──stanford machine learning.zip
│ └──Stochastic Calculus for Finance II - Quantitative Finance Summaries.pdf
├──01AI量化交易微专业系列直播课
│ ├──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).mp4
│ ├──课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易(上).mp4
│ ├──课时3老司机领你探索AI量化交易.mp4
│ ├──课时4从小白到入门,给程序员的量化交易第一课.mp4
│ ├──课时5走近科学:传说中的量化策略到底多神秘?.mp4
│ ├──课时6如何应用量化技术做全球资产配置.mp4
│ ├──课时7AI量化交易,你不可不知的另类数据投资.mp4
│ ├──课时8不要怂!非CS非math的量化小白入门经验分享.mp4
│ └──课时9一探究竟,量化实例讲解.mp4
├──02量化交易基础
│ └──第1章 量化交易基础:成对交易与优化
│ ├──1.1 量化交易简介.mp4
│ ├──1.2 大纲简介与课程设置.mp4
│ ├──1.3 成对交易算法.mp4
│ ├──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.mp4
│ ├──1.5 成对交易问题探讨与模型优化.mp4
│ ├──1.6【Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型.mp4
│ └──1.7课程声明.mp4
├──03投资标的:Alpha策略篇
│ ├──第2章 寻找市场中的alpha
│ │ ├──2.1 利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.mp4
│ │ ├──2.2 【Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证.mp4
│ │ ├──2.3 量价因子和基本面因子的有效性和换手率.mp4
│ │ ├──2.4 因子的评价体系和IC,IR,在自制回测框架中加入因子评价指标.mp4
│ │ ├──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.mp4
│ │ ├──2.6 【Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.mp4
│ │ └──2.7课程声明.mp4
│ ├──第3章 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.mp4
│ │ ├──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.mp4
│ │ ├──3.3 【Python实战】建立简单投资组合的对冲回测,检验策略收益.mp4
│ │ ├──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.mp4
│ │ ├──3.5 因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.mp4
│ │ ├──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.mp4
│ │ └──3.7课程声明.mp4
│ ├──第4章 【新】第四章 Barra风险模型和波动率
│ │ ├──4.0本章概述.mp4
│ │ ├──4.1风险模型简介.mp4
│ │ ├──4.2Barra结构化风险模型.mp4
│ │ ├──4.3因子收益风险估计.mp4
│ │ ├──4.4特质收益风险估计.mp4
│ │ ├──4.5【Python实战】Barra风险模型A股本土化.mp4
│ │ └──4.6课程声明.mp4
│ └──第4章 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.mp4
│ ├──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.mp4
│ ├──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.mp4
│ ├──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.mp4
│ ├──4.5 利用sharp ratio评价组合策略,实现多倍杠杆进入股市.mp4
│ ├──4.6【Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.mp4
│ └──4.7课程声明.mp4
├──04投资标的:CTA传统与进阶篇
│ ├──第5章 CTA入门与CTA策略回测
│ │ ├──5.1.1什么是CTA策略.mp4
│ │ ├──5.1.2CTA策略的主要特点与分类.mp4
│ │ ├──5.1.3CTA策略的盈利来源.mp4
│ │ ├──5.2.1CTA信号的定义,三种不同的定义方法.mp4
│ │ ├──5.2.2使用Sharpe、Calmar,最大回撤,收益回撤比评价CTA策略.mp4
│ │ ├──5.2.3看得见的看不见的交易成本.mp4
│ │ ├──5.2.4回测和真实交易的差距.mp4
│ │ └──5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4
│ ├──第6章 传统CTA
│ │ ├──6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.mp4
│ │ ├──6.2样本内和样本外.mp4
│ │ ├──6.3过拟合和欠拟合.mp4
│ │ └──6.4【python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.mp4
│ ├──第7章 机器学习CTA
│ │ ├──7.1什么是机器学习.mp4
│ │ ├──7.2监督与非监督式学习.mp4
│ │ ├──7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp4
│ │ ├──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”.mp4
│ │ ├──7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.mp4
│ │ ├──7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4
│ │ └──7.7【python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.mp4
│ └──第8章 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.mp4
│ ├──8.2波动率倒数模型.mp4
│ ├──8.3均值-方差模型(Mean Variance Model).mp4
│ ├──8.4Black Litteman 模型.mp4
│ ├──8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.mp4
│ └──8.6【Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型.mp4
├──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.mp4
│ │ ├──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.mp4
│ │ ├──9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.mp4
│ │ ├──9.4回归和动量:市场的正反面.mp4
│ │ └──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.mp4
│ ├──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.mp4
│ │ ├──10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4
│ │ ├──10.3在回测框架中解析高频数据.mp4
│ │ ├──10.4大单策略.mp4
│ │ ├──10.5【python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.mp4
│ │ ├──10.6CPU和订单延时.mp4
│ │ └──10.7python实战,设计大单策略在500ms模拟延时下验证策略有效性.mp4
│ └──11.第十一章 降低时延,增加收益
│ ├──11.1对冲基金_20190722_222903.mp4
│ ├──11.2处理器-网课的效率.mp4
│ ├──11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4
│ ├──11.4处理器调度.mp4
│ ├──11.5设计调度策略为高频交易服务.mp4
│ └──11.6【python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益.mp4
├──06 衍生品:定价模型初级稿
│ ├──12第十二章 离散模型
│ │ ├──01.12.1衍生品定价部分介绍.mp4
│ │ ├──02.12.2做市商和Quant.mp4
│ │ ├──03.12.3衍生品(Derivatives).mp4
│ │ ├──04.12.4二叉树模型(Binomial model).mp4
│ │ ├──05.12.5参考书目.mp4
│ │ └──06.12.6【python实战】二叉 树模型.mp4
│ ├──13第十三章 连续模型
│ │ ├──01.13.1布朗运动和lto积分.mp4
│ │ ├──02.13.2布莱克-斯科尔斯(Black Scholes)模型.mp4
│ │ ├──03.13.3蒙特(Monte Carlo)模拟股票.mp4
│ │ ├──04.13.4Greeks希腊字符.mp4
│ │ ├──05.13.5 参考书目.mp4
│ │ └──06.13.6【python实战】用Black Scholes模型期权定价.mp4
│ ├──14第十四章 隐含波动率微笑
│ │ ├──01.14.1隐含波动率.mp4
│ │ ├──02.14.2现实中的问题.mp4
│ │ ├──03.14.3 赫斯顿模型(The Heston model)_20190810_191354.mp4
│ │ ├──04.14.4校准(calibration).mp4
│ │ ├──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.mp4
│ └──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.mp4
│ ├──02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.mp4
│ ├──03.15.3差分法.mp4
│ ├──04.15.4参考书目.mp4
│ └──05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4
├──07.衍生品:定价模型高级篇
│ ├──16第十六章 模型与数值计算方法进阶
│ │ ├──16.1跳跃过程_20190826_233622.mp4
│ │ ├──16.2Heston 模型的推导与启发.mp4
│ │ ├──16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.mp4
│ │ ├──16.4参考书目.mp4
│ │ └──16.5【Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型.mp4
│ ├──17第十七章 企业级量化(Quant)库介绍
│ │ ├──17.1QuantLin简介.mp4
│ │ ├──17.2面向对象的编程.mp4
│ │ ├──17.3设计模式(Design Patterns).mp4
│ │ ├──17.4定价引擎(Picing Engine).mp4
│ │ └──17.5参考资料.doc
│ ├──18第十八章 利率衍生品模型
│ │ ├──18.1利率衍生品介绍.mp4
│ │ ├──18.2Ho-lee,CIR and Hull White.mp4
│ │ ├──18.3计价物的变化.mp4
│ │ ├──18.4HJM(Heath-Jarrow-Morton)定价体系.mp4
│ │ ├──18.5参考书目.mp4
│ │ └──18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp4
│ ├──19第十九章 企业利率衍生品模型
│ │ ├──19.1The Stochastic Alpha Beta(SABR)model.mp4
│ │ ├──19.2SABR模型存在的套利.mp4
│ │ ├──19.3无套利SABR模型.mp4
│ │ ├──19.4 Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4
│ │ ├──19.5参考书目.mp4
│ │ └──19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4
│ └──20第二十章 其他衍生品,定价模型以及更多资源
│ ├──20.1奇异期权(Exotic options).mp4
│ ├──20.2信用违约互换(Credit Default Swap).mp4
│ ├──20.3 大宗商品(Commodities).mp4
│ ├──20.4外汇(Foreign Exchange).mp4
│ └──20.5参考书目.mp4
├──08.前沿:最新AI技术应用篇
│ ├──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.mp4
│ │ ├──22.2自然语言处理.mp4
│ │ ├──22.3案例:自然语言处理三大经典案例.mp4
│ │ ├──22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4
│ │ ├──22.5【Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.mp4
│ │ └──22.6自然语言处理进阶学习攻略.mp4
│ ├──第二十三章 强化学习和股票日内交易策略
│ │ ├──23.1背景与使用场景.mp4
│ │ ├──23.2强化学习模型算法.mp4
│ │ ├──23.3【Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏.mp4
│ │ ├──23.4股票交易问题设定.mp4
│ │ ├──23.5【Pyhton实战】创建智能炒股AI.mp4
│ │ └──23.6强化学习进阶攻略.mp4
│ └──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.mp4
│ ├──21.2区块链技术原理.mp4
│ ├──21.3关于数字货币.mp4
│ ├──21.4.对接去中心化交易所.mp4
│ └──21.5数字货币交易的进阶学习.mp4
├──09.求职:从业经验篇
│ └──第二十四章 从业经验分享
│ ├──24.1Alpha策略从业经验分享.mp4
│ ├──24.2CTA从业经验分享.mp4
│ ├──24.3高频交易从业经验分享.mp4
│ └──24.4定价模型从业经验分享.mp4
├──10.趣味:德州扑克中的量化与策略
│ ├──1.0导读篇.mp4
│ ├──1.1德州扑克历时及规则.mp4
│ ├──1.2德州扑克的量化与概率计算.mp4
│ └──1.3德州扑克智能策略.mp4
├──00《AI量化交易》课程大纲.pdf
└──课程目录.txt

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