2019年最新微专业 - 抢占先机！成为AI量化交易精英【完结】

兰草儿

目录：
9 b5 o6 x) `  f" H7 y┣━━【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
. h% ^! h1 J! Q% ^3 c┃ ┃ ┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.doc
( |* z9 `% O7 b* [1 _  c0 W% |& M┃ ┃ ┣━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境.png
5 M2 W. |1 a$ ~3 x2 s; G0 `, B* t┃ ┃ ┗━━1学习使用稀牛学院的在线实验环境2.pdf
& R! _7 ?3 m4 `8 U8 Y+ F┃ ┣━━2第一门：量化交易基础
┃ ┃ ┣━━2Quantitative_trading_basis.zip
: @6 Z9 ]6 @9 U┃ ┃ ┗━━2第一门：量化交易基础.png
; \6 _# `, s7 n) V6 S, r( E┃ ┣━━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
" M  {. D: ^8 {5 n* P  e, S┃ ┃ ┗━━4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇.png
/ W1 Y, C9 }: X! ]: D* x$ N" X┃ ┣━━5第四门：投资标的：高频交易篇
1 p+ o( j) Z9 s┃ ┃ ┣━━5High_frequency_trading.zip
- S: i, e* \: [; V┃ ┃ ┗━━5第四门：投资标的：高频交易篇.png
, [0 H( e+ y$ v* Q0 Y# h  a7 I┃ ┣━━6第五门：衍生品：定价模型初级篇
  ?2 u- O# @6 p& M, J7 l% j" `┃ ┃ ┣━━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
$ _* M* t: z$ h┃ ┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.doc
+ ?0 `- {' _9 z3 `9 R  l; B! l┃ ┣━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇.png
  e6 D4 m( j  E5 x┃ ┗━━7第六门：衍生品：定价模型高级篇2.png
┣━━00课件
% N! c; N& N1 V# N+ t┣━━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
6 R- j: Q0 C, ^9 l┃ ┣━━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
# ]) ~6 ^- p) k" O9 T┃ ┣━━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
1 X# d4 ^' `8 L$ p/ A; ^┃ ┗━━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
/ R4 P  X! Y& R& ^! g  h┃ ┣━━1.5 成对交易问题探讨与模型优化.mp4
, D- D) v# x) \. H6 Y0 _┃ ┣━━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
; g/ J5 e6 n7 P! ^7 j┣━━03投资标的：Alpha策略篇
* E5 ~! w8 j. h┃ ┣━━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 G$ e8 j4 u2 Z! D1 w; l) L┃ ┃ ┣━━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
% n" ?, B8 O- M; G! R┃ ┃ ┗━━2.7课程声明.mp4
. V) C9 C- m; l( b' i┃ ┣━━第3章 投资组合的对冲和多因子模型
: P& g. A: c" C  Y$ q" d┃ ┃ ┣━━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
4 y2 m# k& ?2 E4 L$ l┃ ┃ ┣━━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
# p) q2 w% Y% Y, w1 G┃ ┃ ┣━━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
* E* C8 s- Y! Y& p! S┃ ┃ ┣━━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
$ `/ O; W. M! U! L# q# P┃ ┃ ┗━━3.7课程声明.mp4
3 }( q+ B5 [% H4 ]# o┃ ┣━━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
6 v" N; [- I( i% l6 ~┃ ┃ ┣━━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
- ]+ n' T7 N" r2 r& U6 F5 `3 W% t┃ ┃ ┗━━4.6课程声明.mp4
┃ ┗━━第4章 Barra风险模型和波动率
! \9 W7 ^9 E0 H* q+ ]4 I2 P0 k┃ ┣━━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
0 b& O; A  P% Y. P1 y3 H* n8 A┃ ┣━━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
# N( k* d3 k* x* p  n$ I2 h3 N┃ ┣━━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
$ |& s2 b" W$ n9 D/ f┃ ┣━━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
- }7 Y* k! f7 s1 R┃ ┃ ┣━━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
2 t" x% r$ z* r# O9 v┃ ┃ ┣━━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
# E9 |- |! {: `  n$ f! u* L, m┃ ┃ ┣━━5.2.4回测和真实交易的差距.mp4
" F6 c/ q) S9 F1 j" |+ h┃ ┃ ┗━━5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4
┃ ┣━━第6章 传统CTA
0 e6 H! y- c8 q; `┃ ┃ ┣━━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
2 ]1 }4 _5 g+ Z┃ ┃ ┣━━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
; W3 K$ x; @) o6 u/ R- ~( X8 T┃ ┣━━第7章 机器学习CTA
$ S9 K* u' V6 \, t; \┃ ┃ ┣━━7.1什么是机器学习.mp4
┃ ┃ ┣━━7.2监督与非监督式学习.mp4
0 \4 q9 ]( D1 {2 i& f/ M% U/ S┃ ┃ ┣━━7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp4
3 E$ V9 ~% w. k/ i" _& {. j. P┃ ┃ ┣━━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
0 J' s/ }1 |3 p" Q: r┃ ┃ ┣━━7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4
9 u* ~1 G9 D% Y. @┃ ┃ ┗━━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
! U: x4 I& P+ t  |- \+ |+ G┃ ┗━━8.6【Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型.mp4
┣━━05投资标的：高频交易篇
/ \- q8 d5 A9 D0 A, I- o+ R) L┃ ┣━━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
5 k. [* y# _7 X┃ ┃ ┣━━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
7 R$ Q# K1 d9 q1 n4 T┃ ┣━━10.第十章 瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会
1 @' u( m3 ~6 n% E: ~┃ ┃ ┣━━10.1什么是order book.mp4
┃ ┃ ┣━━10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4
; ^9 n& l& P  F* c" G# Z┃ ┃ ┣━━10.3在回测框架中解析高频数据.mp4
$ j: a  s) h& Q! K9 H+ i. d┃ ┃ ┣━━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
% ^: P& w' S  W┃ ┃ ┣━━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
5 d; ~# m( X  F# [( i┃ ┣━━11.1对冲基金_20190722_222903.mp4
┃ ┣━━11.2处理器-网课的效率.mp4
) R) @4 R& [( [0 {: d┃ ┣━━11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4
5 l. R7 y2 l6 B" {$ M3 v) d( k6 D┃ ┣━━11.4处理器调度.mp4
$ `6 ?  q( L. u- W* _1 R┃ ┣━━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
6 p% f+ a* ?6 n1 B┣━━06 衍生品：定价模型初级稿
; J" r  y. G  O0 T8 m2 ~5 U6 Y┃ ┣━━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
  R& H$ y9 C- f/ a2 K- X; \┃ ┃ ┣━━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
) R4 [9 b8 ~; u; y  c3 V& k7 d, R┃ ┃ ┗━━06.12.6【python实战】二叉 树模型.mp4
┃ ┣━━13第十三章 连续模型
" h% F# ]6 b7 l1 {8 }9 q3 F┃ ┃ ┣━━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
7 x# p9 {( V; D# k0 }┃ ┃ ┣━━04.13.4Greeks希腊字符.mp4
┃ ┃ ┣━━05.13.5 参考书目.mp4
) J7 d8 `( n" g┃ ┃ ┗━━06.13.6【python实战】用Black Scholes模型期权定价.mp4
/ `' I6 |8 j( J: G& D9 V┃ ┣━━14第十四章 隐含波动率微笑
  C- B' _. Z6 ^' `3 e7 {┃ ┃ ┣━━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
/ F% l+ a& K' Z: F" j┃ ┃ ┣━━04.14.4校准（calibration）.mp4
4 K8 M- @! F6 Z; w4 z9 p" N9 I┃ ┃ ┣━━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
# l, q9 T/ T) b6 a7 d┃ ┣━━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
! ]9 A- Y4 P* K6 _2 v┃ ┣━━04.15.4参考书目.mp4
┃ ┗━━05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4
* h* L9 D& }% u8 `5 X┣━━07.衍生品：定价模型高级篇
+ t" e7 s6 c% X: Q┃ ┣━━16第十六章 模型与数值计算方法进阶
  Y; z+ e( r% ]4 J┃ ┃ ┣━━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
. u  d: t/ }7 b& ?; R┃ ┃ ┣━━17.4定价引擎（Picing Engine）.mp4
┃ ┃ ┗━━17.5参考资料.doc
0 V  x0 Y. s0 b1 J, l- E2 L6 C% P* Y7 `┃ ┣━━18第十八章 利率衍生品模型
┃ ┃ ┣━━18.1利率衍生品介绍.mp4
  b' c' T, _3 E$ M( U, t4 b8 h7 L┃ ┃ ┣━━18.2Ho-lee，CIR and Hull White.mp4
* Q6 D- F- p6 x# C& o9 s+ I┃ ┃ ┣━━18.3计价物的变化.mp4
/ \( M$ K+ G* C8 v3 q1 u  p┃ ┃ ┣━━18.4HJM（Heath-Jarrow-Morton）定价体系.mp4
% }* z0 b0 D2 s" |) t# Z┃ ┃ ┣━━18.5参考书目.mp4
┃ ┃ ┗━━18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp4
/ A0 V4 Q- j0 t  g┃ ┣━━19第十九章 企业利率衍生品模型
┃ ┃ ┣━━19.1The Stochastic Alpha Beta（SABR）model.mp4
& r" |1 r1 M/ h' k; Z" ^┃ ┃ ┣━━19.2SABR模型存在的套利.mp4
┃ ┃ ┣━━19.3无套利SABR模型.mp4
┃ ┃ ┣━━19.4 Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4
0 g4 H; ~8 d$ z, K2 b8 ?┃ ┃ ┣━━19.5参考书目.mp4
, d- i: L/ g# m5 s7 d) @┃ ┃ ┗━━19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4
┃ ┗━━20第二十章 其他衍生品，定价模型以及更多资源
' \) h4 B+ L) S& h" d┃ ┣━━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
' I5 b. O8 s. u6 b. z/ j┣━━08.前沿：最新AI技术应用篇
┃ ┣━━第二十一章 区块链与数字货币的量化实战
; T6 ~7 U0 p% J# W% v; i3 ^┃ ┃ ┣━━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
: S/ n! B2 x! f# _! ?┃ ┃ ┣━━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
: c6 m  r, F3 y7 u3 d5 Q8 ^┃ ┣━━第二十三章 强化学习和股票日内交易策略
& R3 Z) W6 `, t3 ^┃ ┃ ┣━━23.1背景与使用场景.mp4
: f9 v( G; g$ w+ k# W/ ]$ `; N┃ ┃ ┣━━23.2强化学习模型算法.mp4
, g, D, n- W% M# ?3 w! K  z┃ ┃ ┣━━23.3【Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏.mp4
┃ ┃ ┣━━23.4股票交易问题设定.mp4
6 Y5 w8 R1 ]0 T7 h/ Q┃ ┃ ┣━━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
) i8 \+ K! @7 Q  d┃ ┣━━22.2自然语言处理.mp4
4 W( i' t1 N! g1 B6 G/ T2 |& t┃ ┣━━22.3案例：自然语言处理三大经典案例.mp4
  j+ u  D- a7 z( E' `& S! g┃ ┣━━22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4
+ M  F# M7 ?  }3 O4 L┃ ┣━━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
% X) p" n/ m$ U3 [( ?' k+ ^┣━━09.求职：从业经验篇
6 ?# j0 F3 ~4 O% e┃ ┗━━第二十四章 从业经验分享
5 d2 \0 j/ D! Q) [. C6 C* _┃ ┣━━24.1Alpha策略从业经验分享.mp4
┃ ┣━━24.2CTA从业经验分享.mp4
1 B2 O: h4 r8 T+ p: I1 T& o┃ ┣━━24.3高频交易从业经验分享.mp4
- J, ]1 m% B- E; G9 X┃ ┗━━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
; t: o% T* |+ A( |" C, ?% H3 o┃ ┣━━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
* Z+ R' k) a2 S# _8 f┗━━00《AI量化交易》课程大纲.pdf

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太好了，量化精英，感谢楼主分享

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