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Quant量化金融
8 F2 x2 `; \1 X1 g8 v0 V& d. {├──科大财经Quant量化金融【基础班】
, z1 o2 F# W( }- A, I$ a( M| ├──第十二期 完整回放 ' B: h2 A7 c( {& L3 F3 O
| | ├──ricequant课件
' c9 \ T5 T4 t; r H/ N0 [4 U| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 223.60M% X: l8 y4 _" _% R2 r
| | ├──2. python数据清洗.mp4 233.93M
% y& n; Y$ J8 m, e2 y| | ├──3. 单因子检测原理&数据清洗.mp4 195.18M) x. a; ~% O. [+ Y
| | ├──4. 单因子检测&医疗行业分析.mp4 245.18M
& v7 s) a7 H' m- T+ || | ├──5. 多因子建模动态&静态.mp4 256.06M
' ^ a8 q* ^5 L$ _$ C3 O% u2 \| | └──6. easytrader程序化交易&回测框架&brinson&barra.mp4 316.75M4 K% q( f& |$ }7 G- }9 B( v- K
| ├──第十期 完整回放
, x- u4 ]5 \6 l0 \4 W4 p| | ├──基础班课件 5 q* G) I# O' E* N) b g- D
| | ├──作业讲解 " ~. S3 x1 A# S- P
| | ├──1. 量化平台介绍&数据接口获取.mp4 236.96M
/ N' o) d1 q# T! G7 @4 ^* ^" N R| | ├──2. Python数据处理语法介绍.mp4 189.13M# [' y( ]3 t- `4 K8 P
| | ├──3. 单因子数据清洗.mp4 268.05M7 K: \) D& v1 F& K# ~0 A
| | ├──4. 单因子检测.mp4 259.63M
9 { \% W( t; g- o2 c& T0 _' ]8 T+ U| | ├──5. 静态&动态多因子模型.mp4 272.19M
, k1 y7 z' [' z5 H| | └──6. 多因子回测框架.mp4 263.20M
7 F3 [# a6 V% T% D- @, Y3 _| ├──第十三期 2023年2月1日 【最新】 ]+ _; d- Y; ]) I& K5 M+ Z8 ]
| | ├──课件 $ a( p0 |% m4 ]1 }# ?% |% w; f; e
| | ├──1. 量化平台介绍&金融因子数据获取.mp4 279.32M4 i: z( z2 i& A
| | ├──2.数据清洗.mp4 261.72M' r9 e* c9 A5 C5 i( ?
| | ├──3.单因子检验（上）.mp4 222.17M
5 n H7 L v% s- t Q| | └──4.单因子检测（下）.mp4 263.03M
" G& p% D# _$ X8 N| ├──第十一期 完整回放
1 e" M Y: h5 S# a+ E$ `| | ├──ricequant课件 * Z) W& D: \8 k1 M
| | ├──作业 4 \6 C# `9 r! [ U% C3 \2 E
| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 241.61M
- y, _. P0 v3 h/ I( @* ?( \| | ├──2. python数据清洗.mp4 235.00M
7 u% K5 [" a* A4 g( O4 _6 C& U" X| | ├──3. 单因子检测原理.mp4 196.35M, C, h, t; L/ a! A, i( ]
| | ├──4. 单因子检测源码讲解&医药行业研究.mp4 239.70M- X4 I# A6 M2 L
| | ├──5. 多因子模型构建静态动态.mp4 185.44M
/ }. f( ^0 E" L/ C; n, g| | └──6. 量化回测框架.mp4 219.82M* r6 s7 [; B( Y: {- A: @9 r4 ?$ y
| ├──Notebook介绍.pdf 1.86M7 \ R# j5 o& B0 Z H5 u
| ├──量化策略回测中的“那些坑”.pdf 258.01kb
6 T2 b9 r# k& o. T0 W| └──量化交易接口使用说明.pdf 1.92M
" \$ K8 P3 a8 y& ^: d# p└──科大财经Quant量化金融【进阶班】
0 w# ~1 @( W* s& c! a: Z; d+ H4 T! x| ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划
* T6 L, g8 f. S9 O5 j0 E9 \" V| | ├──images
, r( w- O( Y) K5 M: B O5 r$ U| | ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划.mp4 202.72M, j6 G9 l4 L% Z, h/ ]& {9 x% R' S
| | └──1. 遗传规划特征工程gplearn&机器学习基础概念.ipynb 95.11kb
: ~' ^4 N4 N& H$ _' L2 _' T| ├──2. 随机森林&决策树
7 y$ s: r- ?# A ~| | ├──1. 机器学习基础数据获取.ipynb 167.84kb
$ a1 A6 h4 \: t. K3 h+ C7 o| | ├──1. 决策树、随机森林、模型检验理论.mp4 268.99M9 v7 |% a7 A9 o9 D' R+ |) ]9 T3 C
| | ├──2. 决策树、随机森林涨跌预测建模.mp4 2.16G
9 m4 B& J6 C* K0 U& L1 f# E5 c| | ├──2. 随机森林&决策树.ipynb 1.63M" `- H- l7 A" C' G4 k! f! G1 R
| | ├──Classification Report.jpg 45.43kb4 F" D& \1 D! R. x8 K
| | ├──hs300.csv 12.90kb
0 p% \8 g2 t3 W9 \7 F| | ├──Machine_Learning_quant.csv 68.38M
/ u( Z2 c5 V1 _3 Z( ^| | ├──混淆矩阵.jpg 9.17kb9 v: U) l. B1 V ~
| | ├──决策树.pdf 323.20kb8 X4 [5 u( I# D" l. G f
| | └──树模型图谱.png 105.08kb
0 k, h7 V1 x" b1 y& r| ├──202302期 % D: l( r9 ?, h; U& A% _
| | ├──1. 机器学习基础&遗传规划 1 ]1 ]( J6 ?+ v
| | ├──2. 机器学习&算法集成 0 F8 E( r5 Q0 ]
| | ├──3. 机器学习滚动训练&XGB遗传算法 8 z M! x9 s6 G( B4 E; {
| | └──4. HMM隐马尔可夫择时&RSRS , k- J) }: q: E) `3 ]+ J" }# [
| ├──3. 机器学习算法模型融合 $ u; U( M3 d0 M$ K
| | ├──1. 算法PK 人工智能对指数涨跌预测.ipynb 969.76kb
7 a9 t" W% M* @, w, C* V| | ├──1. hs300.csv 12.95kb
7 s" W; {9 ?7 W$ V| | ├──1. 沪深300基于机器学习算法收益预测模型.ipynb 933.18kb
: u2 l+ S/ F, `3 Q! I| | ├──1. 机器学习算法融合以沪深300中证50为例.mp4 246.37M
3 t: p9 m0 L" ?9 h, Y) r) T| | └──hs300_factor.csv 56.93M& {- u& \. y S# ]: s
| ├──4. 量化择时策略三种方法
# W6 {( B& d7 q1 ~- q9 U R| | ├──1. HMM&RSRS择时.mp4 204.91M
" J9 L" w D9 D( H| | ├──1. HMM.pkl 137.55kb
% ], l: R/ U, W$ k# V: v| | ├──1. RSRS.py 6.74kb' ?( }9 c4 z' E1 e: h& u3 G& ^
| | ├──1. 隐马尔科夫无监督学习择时预测模型.ipynb 318.66kb
; @$ ?6 k' g9 F| | ├──2. 家电行业为例多因子选股+择时策略.ipynb 492.48kb
0 l/ n" a9 r1 G$ G| | ├──2. 指数估值择时&K线相似计算.mp4 231.69M
* v7 w; w0 D$ c- \+ K* h9 O$ f H: \7 P| | ├──2. 指数估值择时.ipynb 940.99kb
/ U7 s- U7 x; j, d5 ]* \: f# f. t k| | ├──2. 指数估值择时.mp4 91.65M% ]: {) u0 i. {* R2 P1 }
| | └──20170501-光大证券-技术择时系列报告之一：基于阻力支撑相对强度（RSRS）的市场择时(1).pdf 1.91M
' H! P, b* I$ }7 p1 L| ├──5. K线形态相似技术算法
1 j4 p. [6 V. H o2 A| | ├──2. 相似K线技术在A股市场的三大应用.ipynb 496.66kb7 M( H- E% p" X" ?$ a/ r
| | └──上涨中继形态&HMM隐马尔科夫.mp4 205.34M& d( [) w% M" M* L
| ├──单独录像
0 r! G9 M6 k& b| | ├──HMM&RSRR择时2022年12月1日.mp4 218.70M1 R" n; ? |# n& {1 t
| | ├──HMM&RSRS择时.mp4 206.52M) ?# j) |1 v# I5 e3 Q
| | ├──复权问题.mp4 34.50M
$ b! @# P6 _4 Q2 l+ F6 \| | ├──估值择时&K线相似技术 2022年12月9日.mp4 139.84M2 ?8 b7 j, _" V# r
| | ├──估值择时&k线相似技术 2023年1月12日.mp4 188.48M
* X& ~# H4 B0 T. O: B7 O0 L| | ├──估值择时&K线相似技术.mp4 235.89M: X) w0 r1 X5 H. n5 K( `- R3 y
| | ├──机器学习决策树随机森林(上).mp4 214.01M3 @& U( V, Q$ T3 N0 a ^) O+ v+ B
| | ├──机器学习决策树随机森林(下).mp4 120.05M+ Z g# Q) l1 r6 L- V r
| | ├──机器学习决策树随机森林KNN模型融合.mp4 128.42M0 N4 n% ~+ G! b4 x
| | ├──机器学习算法融合.mp4 211.45M3 p @2 {: W! B* J% @- \
| | ├──遗传算法&机器学习投票算法.mp4 223.70M
1 ^7 g# [7 b5 D& Z7 Z8 w' P| | └──隐马尔可夫模型和RSRS择时.mp4 210.22M
r# d7 I4 R" d6 w5 d; Z& f% t| ├──barra_20150101_20220830.csv 1.37G
$ Z1 [/ J6 k" Q0 F# A& F+ z' Z| ├──barra_20200101_20230101.pkl 253.33M
0 f9 n9 u0 ]7 g| └──barra_risk_model_handbook_（High_level_－_all_risk_types）.pdf 1.25M& z6 n1 U8 I7 Q5 r7 N4 A, ~% U. [
; O) Y; t5 S& L2 l& L+ `* B$ H3 x6 R9 Y' n/ f- ]
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发表于 2024-7-5 03:37:56
