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目录：% I/ `9 ^% _6 A% u. m0 E/ C+ I' s
┣━━【资料】稀牛学院-实验课程: l2 c+ o$ K6 A+ U. _
┃ ┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境8 G k; k9 i' k6 W$ x
┃ ┃ ┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.doc
, V6 J1 {7 u7 p* t( ~% y- `┃ ┃ ┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.png
# ]* q& d- p3 I* j8 B$ d6 D┃ ┃ ┗━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境2.pdf2 M6 h5 i$ i* c+ [( Q( m
┃ ┣━━2第一门：量化交易基础: n2 K; T1 g: M$ R5 y
┃ ┃ ┣━━2Quantitative_trading_basis.zip8 I; r5 y3 g% G- Z
┃ ┃ ┗━━2第一门：量化交易基础.png
4 c1 |4 _/ J' D1 |┃ ┣━━3第二门：投资标的：Alpha策略篇
/ `4 U# m7 i1 Z# D+ s4 z┃ ┃ ┣━━3New_Alpha_Strategy.zip
: K B& \+ r9 ?┃ ┃ ┗━━3第二门：投资标的：Alpha策略篇.png
0 H5 N9 c4 a: x+ X. t0 ^┃ ┣━━4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇6 @+ q$ H% ]5 h- z) ]
┃ ┃ ┣━━4CTA.zip
# j3 p/ c" q. q8 o) e& ]┃ ┃ ┗━━4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇.png5 U, R% M* B3 h4 t# S
┃ ┣━━5第四门：投资标的：高频交易篇" D) R9 u7 Y3 W
┃ ┃ ┣━━5High_frequency_trading.zip
( Q7 ^6 C% I' E# [2 a: S┃ ┃ ┗━━5第四门：投资标的：高频交易篇.png
$ X _4 c1 s: e1 c) c+ n/ U3 ^┃ ┣━━6第五门：衍生品：定价模型初级篇& i5 p6 Z8 l6 Q$ R% d5 V1 ?
┃ ┃ ┣━━6Derivative_Pricing_Part1.zip7 X4 m4 J+ P$ R- k0 ~5 Q3 O, x
┃ ┃ ┗━━6第五门：衍生品：定价模型初级篇.png7 P% l1 O) {7 K- `, _# ^
┃ ┗━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇) [+ V1 U X2 R a, g4 D& Q
┃ ┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.doc& i# m0 d1 M% n5 n
┃ ┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.png
) f. [3 E) X* `4 p# t- G┃ ┗━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇2.png9 y$ c% z8 ~4 p6 g
┣━━00课件: i& q/ m; W/ {+ m3 [" o
┣━━01AI量化交易微专业系列直播课
' e- L4 b( B! ~┃ ┣━━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
. M+ i# P" \+ G( h* |! e0 A┃ ┣━━课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易（上）.mp4
$ f7 y8 i* q, ] |2 ^9 M q2 ?┃ ┣━━课时3老司机领你探索AI量化交易.mp4
+ n% `& ?" Y; F# C┃ ┣━━课时4从小白到入门，给程序员的量化交易第一课.mp48 b7 ?9 y* J& H# O( E# R- M( ?( e
┃ ┣━━课时5走近科学：传说中的量化策略到底多神秘？.mp46 b2 ], V% H L# V* d
┃ ┣━━课时6如何应用量化技术做全球资产配置.mp4
) a& J9 G0 C$ u; D* ~) X) Z┃ ┣━━课时7AI量化交易，你不可不知的另类数据投资.mp4
7 ^+ r" a' J! O- R6 P┃ ┣━━课时8不要怂！非CS非math的量化小白入门经验分享.mp44 g7 g$ M; ~* R0 X" Q
┃ ┗━━课时9一探究竟，量化实例讲解.mp4; _! N: B% b8 w4 q/ ]) Q, J& w. w r" D
┣━━02量化交易基础9 W$ ^! r; J& q6 C( Y K
┃ ┗━━第1章 量化交易基础：成对交易与优化
9 h+ p' K6 [% \8 L# E┃ ┣━━1.1 量化交易简介.mp4! Q. |1 J4 F( U: z
┃ ┣━━1.2 大纲简介与课程设置.mp4, q$ z& B- n/ M+ j" q) H
┃ ┣━━1.3 成对交易算法.mp4
: G! `; f+ n9 C* s! p+ L, W┃ ┣━━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; w q8 o; x- p A, w
┃ ┣━━1.5 成对交易问题探讨与模型优化.mp4- z$ V$ ^, B7 `+ ~/ U
┃ ┣━━1.6【Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型.mp4" x; [4 x" ^0 i& _; t
┃ ┗━━1.7课程声明.mp4& n( s, i0 e+ v. z9 [
┣━━03投资标的：Alpha策略篇6 o! g6 n- I) T4 H3 y P9 F
┃ ┣━━第2章 寻找市场中的alpha$ C8 j" I' k: i+ F, |
┃ ┃ ┣━━2.1 利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.mp4/ S2 r2 Z* Q; S" f* c. @9 D
┃ ┃ ┣━━2.2 【Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证.mp48 v4 l& X8 l3 D0 M- l6 y% t
┃ ┃ ┣━━2.3 量价因子和基本面因子的有效性和换手率.mp4: Y7 E' Y( _* e3 b& D/ D+ ?
┃ ┃ ┣━━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 w& ]! b. T" p k& Q
┃ ┃ ┣━━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& E/ Z; w, X3 _; U A" H7 p$ |
┃ ┃ ┣━━2.6 【Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.mp4
2 S+ z4 p8 K y! h6 K# w( e┃ ┃ ┗━━2.7课程声明.mp4
! y6 j( b& C' {( D┃ ┣━━第3章 投资组合的对冲和多因子模型
+ u. L) @; D4 Z1 w# r┃ ┃ ┣━━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
2 Y7 r$ W: | X2 c┃ ┃ ┣━━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
2 e% r5 G0 s3 @& Y┃ ┃ ┣━━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
! p) d8 c: X7 h [5 k! A3 l, S9 R3 z: A┃ ┃ ┣━━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
4 ?6 a& ]+ B, X7 Y/ b1 N1 j┃ ┃ ┣━━3.5 因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.mp4; `* d/ } V2 ? \6 B
┃ ┃ ┣━━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
- A* b/ P- q( e1 e( M$ ?! ]┃ ┃ ┗━━3.7课程声明.mp4
( } O0 ]; j! `" a% r┃ ┣━━第4章 【新】第四章 Barra风险模型和波动率
: g. p1 a+ N3 X- Z0 O┃ ┃ ┣━━4.0本章概述.mp40 i, r7 W" \; I4 C- G3 e2 O' a
┃ ┃ ┣━━4.1风险模型简介.mp47 o1 B7 Z9 _3 U( {5 w |
┃ ┃ ┣━━4.2Barra结构化风险模型.mp4, ^/ U2 @8 q: @ Y+ L$ W$ `
┃ ┃ ┣━━4.3因子收益风险估计.mp4& m( ~) g6 O- E4 {# \* B p
┃ ┃ ┣━━4.4特质收益风险估计.mp4& Y8 D1 k/ v: c1 _1 }
┃ ┃ ┣━━4.5【Python实战】Barra风险模型A股本土化.mp4
2 u6 f% N0 L5 U! Y┃ ┃ ┗━━4.6课程声明.mp4) f+ D0 \ Y2 `- o
┃ ┗━━第4章 Barra风险模型和波动率" d2 j" S3 `! q }5 Z' ]. y: Z
┃ ┣━━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
( t: ?% t$ D/ z# ]9 q┃ ┣━━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
( Q) a" e+ d c┃ ┣━━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
8 `2 @; G" d) t/ s┃ ┣━━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
3 T2 p4 L& O& t7 w0 b┃ ┣━━4.5 利用sharp ratio评价组合策略，实现多倍杠杆进入股市.mp40 L2 q. C) p! z0 S$ }0 m; E
┃ ┣━━4.6【Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.mp4" F8 L; p. v) w
┃ ┗━━4.7课程声明.mp4% ]% J. u% l4 E' E# K
┣━━04投资标的：CTA传统与进阶篇
& z, b: o. D" D' f┃ ┣━━第5章 CTA入门与CTA策略回测
$ z; q" `+ M" X3 {. N; N┃ ┃ ┣━━5.1.1什么是CTA策略.mp4
; o: c! b, g" d9 V/ Y% x┃ ┃ ┣━━5.1.2CTA策略的主要特点与分类.mp4/ ?) E. s" {2 n) Y0 C
┃ ┃ ┣━━5.1.3CTA策略的盈利来源.mp4
s# Y0 o; [3 L, V┃ ┃ ┣━━5.2.1CTA信号的定义，三种不同的定义方法.mp4$ d: ^+ p) X% ^6 {9 ~7 J3 s% n
┃ ┃ ┣━━5.2.2使用Sharpe、Calmar，最大回撤，收益回撤比评价CTA策略.mp45 m' N6 S% g9 p
┃ ┃ ┣━━5.2.3看得见的看不见的交易成本.mp4
- g8 g* O \1 j6 e4 C9 O8 {7 ~┃ ┃ ┣━━5.2.4回测和真实交易的差距.mp4
, D+ A$ w c. \, v$ _& D6 C6 f \7 _┃ ┃ ┗━━5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4
8 j# l9 u: _! [, Q* D3 c0 P┃ ┣━━第6章 传统CTA: r I# _: e( c" U- N
┃ ┃ ┣━━6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.mp4
, [' B0 ^* [; ]3 G5 M┃ ┃ ┣━━6.2样本内和样本外.mp4
/ P G: z5 ?! b2 ^┃ ┃ ┣━━6.3过拟合和欠拟合.mp4
: J/ j. p- {; w A) T) B┃ ┃ ┗━━6.4【python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.mp4/ Y4 B5 d% W* q* K5 o7 B
┃ ┣━━第7章 机器学习CTA4 a6 p0 ^# z# [9 m- k" V! W0 {) _+ N
┃ ┃ ┣━━7.1什么是机器学习.mp4
/ ^7 J3 r4 z9 @┃ ┃ ┣━━7.2监督与非监督式学习.mp4) P! K& p4 l _
┃ ┃ ┣━━7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp46 [9 [+ t( c, y0 B
┃ ┃ ┣━━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
) D0 H: j6 s2 D+ t┃ ┃ ┣━━7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.mp4
( }# T+ ~% O" k┃ ┃ ┣━━7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4* E2 N1 \' P! n. b
┃ ┃ ┗━━7.7【python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.mp4
* |# ~0 v- W$ J( q" m┃ ┗━━第8章 仓位控制和分配
# Y" t1 Y* ~+ q# Z" X8 V* R┃ ┣━━8.1基于预测值和其他指标进行仓位控制.mp4
0 Y: ^) v4 V4 B┃ ┣━━8.2波动率倒数模型.mp4
" j7 n1 C o% n' [* N. q┃ ┣━━8.3均值-方差模型（Mean Variance Model）.mp4) y/ I2 A9 `1 ?. E$ `& c! H T
┃ ┣━━8.4Black Litteman 模型.mp4
3 y3 O( o) f) ?' N/ T┃ ┣━━8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.mp4' N9 |, L$ f8 e( a' {2 H
┃ ┗━━8.6【Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型.mp4* W4 t& `3 ?. H5 g
┣━━05投资标的：高频交易篇4 D# @5 J! |) F- Q% c. m' g; K
┃ ┣━━09.第九章 市场的动量和反转9 H! d0 _- k% Y6 p3 M8 v
┃ ┃ ┣━━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
' R8 w; J% P) K$ n2 m8 S' D2 H& d┃ ┃ ┣━━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.mp44 e1 ~, l, k/ C. z& P
┃ ┃ ┣━━9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.mp4- E& I' n$ }; L$ y3 v* K
┃ ┃ ┣━━9.4回归和动量：市场的正反面.mp4
3 i2 l5 E" Y0 R) S+ _' l┃ ┃ ┗━━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.mp47 ] m2 ~/ \4 ]$ q
┃ ┣━━10.第十章 瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会9 m$ a& o" H% x: I4 |$ v
┃ ┃ ┣━━10.1什么是order book.mp4
5 P; _. w' N. p0 A% O┃ ┃ ┣━━10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4
" Z0 p4 }" v6 H. s; w: n" G' {┃ ┃ ┣━━10.3在回测框架中解析高频数据.mp4
! ~* J/ m& i+ R j┃ ┃ ┣━━10.4大单策略.mp4
# a" g! i! _4 {+ c┃ ┃ ┣━━10.5【python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.mp4
- \' {5 M( M9 Q1 a┃ ┃ ┣━━10.6CPU和订单延时.mp4* a5 _+ ^$ m5 f' m
┃ ┃ ┗━━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
$ l) S4 B9 A! z& W┃ ┗━━11.第十一章 降低时延，增加收益
8 k8 Q/ G+ i' r5 q/ O" f$ G7 ~┃ ┣━━11.1对冲基金_20190722_222903.mp4
3 A! y" e) K+ O( G┃ ┣━━11.2处理器-网课的效率.mp4! }" Q" u7 x" A$ P
┃ ┣━━11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4
( X# T0 h9 k1 ~& e0 n1 G" X┃ ┣━━11.4处理器调度.mp4
V' \ J U0 C3 T; ]( `9 i┃ ┣━━11.5设计调度策略为高频交易服务.mp4; `% M# h0 g, Q" m' g) Y; x
┃ ┗━━11.6【python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益.mp4/ q# k3 O" ~1 c$ W; l4 X$ D) R
┣━━06 衍生品：定价模型初级稿0 h! a9 |! W# w! G/ z- f* D# g
┃ ┣━━12第十二章 离散模型
- B2 X5 M. u5 l) X! T+ |: o┃ ┃ ┣━━01.12.1衍生品定价部分介绍.mp4, ~8 r- L8 ]1 K0 U
┃ ┃ ┣━━02.12.2做市商和Quant.mp4
: u) J' N3 c2 i/ R! b, C┃ ┃ ┣━━03.12.3衍生品（Derivatives）.mp4% E, t2 M) M( l* o" q' z
┃ ┃ ┣━━04.12.4二叉树模型（Binomial model）.mp4
[1 w$ A" C1 @┃ ┃ ┣━━05.12.5参考书目.mp4
! E1 `. ?" U U4 N" |# `/ l┃ ┃ ┗━━06.12.6【python实战】二叉 树模型.mp4
- a4 P, a) T3 {) t3 o9 w┃ ┣━━13第十三章 连续模型
& W1 f& q. q8 x" H┃ ┃ ┣━━01.13.1布朗运动和lto积分.mp4
6 t+ ^7 A: B: b┃ ┃ ┣━━02.13.2布莱克-斯科尔斯（Black Scholes）模型.mp4
( y; G1 ~$ }8 P7 y2 ?: f# T┃ ┃ ┣━━03.13.3蒙特（Monte Carlo）模拟股票.mp4
, q# k) @0 D! l4 @" d1 n a) M┃ ┃ ┣━━04.13.4Greeks希腊字符.mp4! a; |. q3 Q* p1 g
┃ ┃ ┣━━05.13.5 参考书目.mp4- u- _0 w2 L! U) f
┃ ┃ ┗━━06.13.6【python实战】用Black Scholes模型期权定价.mp4
$ R0 E, ^" i0 E5 t┃ ┣━━14第十四章 隐含波动率微笑
9 m) X% u+ _) l9 F% f& L┃ ┃ ┣━━01.14.1隐含波动率.mp4+ o t V! b- S1 c/ T% T3 l
┃ ┃ ┣━━02.14.2现实中的问题.mp4; g+ W3 b; d ^; }
┃ ┃ ┣━━03.14.3 赫斯顿模型（The Heston model）_20190810_191354.mp48 J5 I2 ? j5 p2 j) y, z8 Z
┃ ┃ ┣━━04.14.4校准（calibration）.mp43 a5 l) i3 X" N0 S x* t8 h
┃ ┃ ┣━━05.14.5参考章节-只有一张图片.doc
% i9 H6 g Y* Y, k┃ ┃ ┗━━06.14.6【python实战】Heston模型的校准.mp4
8 P: S( Z3 j' w. Z2 ^$ D┃ ┗━━15第十五章 现代衍生品定价模型
, c& {! G( v. g┃ ┣━━01.15.1蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟进阶.mp4, z1 P6 K+ @+ L& {" O
┃ ┣━━02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.mp4- N! C9 M2 i5 f$ U! C# ?
┃ ┣━━03.15.3差分法.mp4! e$ `* T1 `6 h$ k. b j0 V4 @' M
┃ ┣━━04.15.4参考书目.mp4
: O2 F/ E/ C- z┃ ┗━━05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4
h: Z: r8 d# j: y$ |, R┣━━07.衍生品：定价模型高级篇
6 L; p8 _- _* J3 n* Q3 E┃ ┣━━16第十六章 模型与数值计算方法进阶$ c" o! d0 ^1 ~1 W+ n! w1 N# J
┃ ┃ ┣━━16.1跳跃过程_20190826_233622.mp4
8 f- S% a [ c┃ ┃ ┣━━16.2Heston 模型的推导与启发.mp4
- _( k9 L! }; J0 s┃ ┃ ┣━━16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.mp4
' l" T; `( b7 E. r2 s8 C┃ ┃ ┣━━16.4参考书目.mp40 o- g$ k3 G8 K. W2 g9 y4 i
┃ ┃ ┗━━16.5【Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型.mp4; S3 F$ ?/ a2 W. k- H
┃ ┣━━17第十七章 企业级量化（Quant）库介绍
( { T5 O: y" G9 @6 A4 J( _4 w┃ ┃ ┣━━17.1QuantLin简介.mp4
: {: T( P( o$ |: \┃ ┃ ┣━━17.2面向对象的编程.mp46 J( L4 Y5 I; K! [- e9 d( j* O
┃ ┃ ┣━━17.3设计模式（Design Patterns）.mp4/ H5 }" V0 v# X U
┃ ┃ ┣━━17.4定价引擎（Picing Engine）.mp49 }) c' } {1 { B0 b
┃ ┃ ┗━━17.5参考资料.doc1 p# Q# `7 [' n0 ~3 Q' U- T$ j
┃ ┣━━18第十八章 利率衍生品模型. w1 E0 J- X' t9 ^
┃ ┃ ┣━━18.1利率衍生品介绍.mp47 i, ]6 |% w# l% @) m3 [7 V7 H
┃ ┃ ┣━━18.2Ho-lee，CIR and Hull White.mp4
r0 E# M, v! A" b8 W┃ ┃ ┣━━18.3计价物的变化.mp47 X8 Z: m, A F, ~
┃ ┃ ┣━━18.4HJM（Heath-Jarrow-Morton）定价体系.mp4
; \# R; H/ X# Z) V; r0 {# T2 i┃ ┃ ┣━━18.5参考书目.mp4
4 d2 M# i# o7 m! c! Q┃ ┃ ┗━━18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp44 H/ m# ?' B" b& J6 {
┃ ┣━━19第十九章 企业利率衍生品模型: @" D, |' p/ d; ^7 E( j7 q3 ^8 \
┃ ┃ ┣━━19.1The Stochastic Alpha Beta（SABR）model.mp4
7 B% C3 _7 v$ e' `. X2 Y1 U3 D┃ ┃ ┣━━19.2SABR模型存在的套利.mp4
7 n# m: C. D3 j: b5 `┃ ┃ ┣━━19.3无套利SABR模型.mp4
8 C X/ c6 t7 a" K i; x$ Y" h┃ ┃ ┣━━19.4 Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4
. F, _* q9 ?7 s: f8 i3 J. o3 F, K┃ ┃ ┣━━19.5参考书目.mp4
E( y$ ]0 B1 i2 T) V8 b┃ ┃ ┗━━19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4
) o+ i/ Q! N2 _: N┃ ┗━━20第二十章 其他衍生品，定价模型以及更多资源/ w) k. i# Y3 m7 H
┃ ┣━━20.1奇异期权（Exotic options）.mp4# v/ D8 B! c- Z. n
┃ ┣━━20.2信用违约互换（Credit Default Swap）.mp4
J/ F0 S0 U* l4 R& X# L7 f& Z8 K┃ ┣━━20.3 大宗商品（Commodities）.mp4
0 Q' c! E; ^$ d- {* x┃ ┣━━20.4外汇（Foreign Exchange）.mp4
6 x" E1 e, X U% d, r" a┃ ┗━━20.5参考书目.mp41 S4 A# l! y' _5 v
┣━━08.前沿：最新AI技术应用篇
1 p- e7 F. N/ g M, }* Y! O; @0 u┃ ┣━━第二十一章 区块链与数字货币的量化实战
( P7 m- j7 s6 x2 H┃ ┃ ┣━━21.1区块链梗概.mp4
/ R% }! s9 B+ X┃ ┃ ┣━━21.2区块链技术原理.mp4; A: n$ ^/ ]/ h9 }( d5 G
┃ ┃ ┣━━21.3关于数字货币.mp4# J7 S5 a( f: u5 d) F' e4 @
┃ ┃ ┣━━21.4.对接去中心化交易所.mp4
6 _- j0 ]1 J- H+ `6 \3 W┃ ┃ ┗━━21.5数字货币交易的进阶学习.mp4
$ S! h% n$ [9 A" o+ c( E* e┃ ┣━━第二十三章 强化学习和股票日内交易策略
$ s: g; d6 T! \9 w; Z2 A┃ ┃ ┣━━23.1背景与使用场景.mp4
7 q9 ^) _2 m. t g2 }$ H9 T: T┃ ┃ ┣━━23.2强化学习模型算法.mp4
" G: S: O8 @, N. Q; U┃ ┃ ┣━━23.3【Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏.mp4
0 O/ W# q/ |% x4 d2 w┃ ┃ ┣━━23.4股票交易问题设定.mp4" W+ C% N/ @+ i$ p! J! C
┃ ┃ ┣━━23.5【Pyhton实战】创建智能炒股AI.mp4
4 m9 o3 ^' o% R7 @& V7 [8 i( I┃ ┃ ┗━━23.6强化学习进阶攻略.mp4& ]* `# X( j; i0 x
┃ ┗━━第二十二章 自然语言与卷积神经网络模型
- }# F; t9 [, D9 t6 r┃ ┣━━22.1新闻与大事件对股票影响.mp4; _ g! ?7 \9 f& _8 R
┃ ┣━━22.2自然语言处理.mp4; h* s3 L. g' s2 Y
┃ ┣━━22.3案例：自然语言处理三大经典案例.mp4
0 w: @& Q% g5 D3 G. C$ M┃ ┣━━22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4& Q+ |. b2 P4 i$ M$ k, k6 G
┃ ┣━━22.5【Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.mp4: @( u5 S) A8 G
┃ ┗━━22.6自然语言处理进阶学习攻略.mp4
9 u. ^! |! V; N4 a┣━━09.求职：从业经验篇
! [9 A% q8 k( J$ A/ u/ \9 i┃ ┗━━第二十四章 从业经验分享, j1 {* k, n, t6 O
┃ ┣━━24.1Alpha策略从业经验分享.mp4; w9 I* ` G% s& o' K+ A! s9 p
┃ ┣━━24.2CTA从业经验分享.mp4' r# N) ?1 }% [) Z
┃ ┣━━24.3高频交易从业经验分享.mp4" b5 K* S1 M. L X
┃ ┗━━24.4定价模型从业经验分享.mp40 C6 m5 M2 M: E* p, P5 ~
┣━━10.趣味：德州扑克中的量化与策略: G6 x0 E- v- P8 h; D3 T0 Y
┃ ┣━━1.0导读篇.mp4
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发表于 2022-6-4 14:33:02
