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Quant量化金融
' I& U" @+ Q; D├──科大财经Quant量化金融【基础班】 + V5 z. e: N6 |6 `
| ├──第十二期 完整回放
- ~/ @) i5 h$ ^$ J2 b7 N| | ├──ricequant课件
, D' a% h; T9 O: D| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 223.60M6 H W- U% t; m6 U" `) m5 H+ {
| | ├──2. python数据清洗.mp4 233.93M
0 X3 g A' a9 u, z$ {, i" D| | ├──3. 单因子检测原理&数据清洗.mp4 195.18M$ T! ?# W2 S/ \/ C" z, h
| | ├──4. 单因子检测&医疗行业分析.mp4 245.18M C5 X' T9 V4 q# }! w# y4 C
| | ├──5. 多因子建模动态&静态.mp4 256.06M
. E6 p ^2 O. ?6 p* G| | └──6. easytrader程序化交易&回测框架&brinson&barra.mp4 316.75M. e* e6 Y5 t0 L* a
| ├──第十期 完整回放
2 l3 t" A9 ~5 c, n3 D0 l4 d| | ├──基础班课件 , r% j- C! Y& R
| | ├──作业讲解 9 I. d7 l% \) B' ^4 {
| | ├──1. 量化平台介绍&数据接口获取.mp4 236.96M
3 D* ^# ~* u1 e. V+ F& i| | ├──2. Python数据处理语法介绍.mp4 189.13M8 V- t0 w4 D( S/ M# G( C9 D
| | ├──3. 单因子数据清洗.mp4 268.05M% n' H8 k! G' E6 p* y
| | ├──4. 单因子检测.mp4 259.63M
8 G! q A9 k4 a* y+ U' s4 f| | ├──5. 静态&动态多因子模型.mp4 272.19M
( {0 J( ` c" f; O1 |4 J& f| | └──6. 多因子回测框架.mp4 263.20M& @, Z8 H! i; i' M) }0 q& Y
| ├──第十三期 2023年2月1日 【最新】
+ Y0 d/ Y9 ?- I R& H| | ├──课件
6 \, x# U' b0 |7 @+ @3 q| | ├──1. 量化平台介绍&金融因子数据获取.mp4 279.32M4 N( W l, Q" K4 q
| | ├──2.数据清洗.mp4 261.72M
& s9 Z$ S6 S& E, }1 k7 D% k: b: N| | ├──3.单因子检验（上）.mp4 222.17M
1 H) v) q1 {8 ~* C# }: E5 X! R| | └──4.单因子检测（下）.mp4 263.03M
7 i! _5 p8 j& |) J- ], R| ├──第十一期 完整回放 # {. t) e4 }5 ~- X8 F8 r- K7 Y
| | ├──ricequant课件
c* H0 ~, n! d" C' o| | ├──作业
$ V6 m6 n) ?1 B' \( s* k% c) M4 h$ d| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 241.61M
' ]. d5 R, g, B; k: X6 |, i4 D| | ├──2. python数据清洗.mp4 235.00M! r8 ]7 [0 \& h
| | ├──3. 单因子检测原理.mp4 196.35M
7 G" [/ b+ I9 h1 S| | ├──4. 单因子检测源码讲解&医药行业研究.mp4 239.70M
9 U: p$ L& m9 J% q+ R1 b| | ├──5. 多因子模型构建静态动态.mp4 185.44M
: q7 S5 @/ M; U8 A% v5 Y3 Z| | └──6. 量化回测框架.mp4 219.82M* m( {+ S. {. L2 i1 @1 M
| ├──Notebook介绍.pdf 1.86M
. u8 h; X/ l9 O: b T| ├──量化策略回测中的“那些坑”.pdf 258.01kb
, }- @% a# e2 f% s* @# I| └──量化交易接口使用说明.pdf 1.92M# l' |+ ?5 y" Q% d9 W7 c
└──科大财经Quant量化金融【进阶班】
/ n" b) W7 T+ m| ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划 5 @. u" y5 a! b* v0 A9 Z
| | ├──images / D ^4 B" s9 f, D- O1 g) P
| | ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划.mp4 202.72M
8 J: p# o! ~* e3 W% w$ b| | └──1. 遗传规划特征工程gplearn&机器学习基础概念.ipynb 95.11kb
( {8 O) Y9 ^3 X5 A# x9 U| ├──2. 随机森林&决策树
3 [2 S- V0 r( a| | ├──1. 机器学习基础数据获取.ipynb 167.84kb
8 p: g, H# L9 l5 w9 c) N, z- O5 T1 C| | ├──1. 决策树、随机森林、模型检验理论.mp4 268.99M
8 h. ~$ j& U* i| | ├──2. 决策树、随机森林涨跌预测建模.mp4 2.16G
5 A. x$ ^, K3 ^+ a2 r| | ├──2. 随机森林&决策树.ipynb 1.63M
/ r) y: W X2 k9 l2 g| | ├──Classification Report.jpg 45.43kb
5 [" K& u. G& e1 L9 i| | ├──hs300.csv 12.90kb2 N/ ]( n" m# {# l. }: `% I* I
| | ├──Machine_Learning_quant.csv 68.38M; u* D6 w X. S
| | ├──混淆矩阵.jpg 9.17kb
% y7 y8 b3 t6 W; I| | ├──决策树.pdf 323.20kb: b) R3 V5 w2 r# C% n
| | └──树模型图谱.png 105.08kb k& l9 S0 d. b. x( j2 D/ k: [
| ├──202302期 & _8 l8 w- e8 m- Q
| | ├──1. 机器学习基础&遗传规划
$ k+ M2 |8 i W7 A) `! ~| | ├──2. 机器学习&算法集成 y5 Y, b( t6 M% T
| | ├──3. 机器学习滚动训练&XGB遗传算法 * G; N- N. Q# c) Y ]6 t4 x
| | └──4. HMM隐马尔可夫择时&RSRS ; u! e* o5 i5 W# H- I$ p0 Z
| ├──3. 机器学习算法模型融合 7 @' [, t0 f/ [
| | ├──1. 算法PK 人工智能对指数涨跌预测.ipynb 969.76kb
* `; X) z2 }5 @7 || | ├──1. hs300.csv 12.95kb
5 i% c/ r( M% F| | ├──1. 沪深300基于机器学习算法收益预测模型.ipynb 933.18kb
5 l; w7 u) s+ ]+ l4 }7 B| | ├──1. 机器学习算法融合以沪深300中证50为例.mp4 246.37M3 a, }$ x+ I9 H# n2 g5 S2 i9 V7 e
| | └──hs300_factor.csv 56.93M
* u% ]0 Z& _. Y+ g! x| ├──4. 量化择时策略三种方法
8 W' o; F) I: e* z: F| | ├──1. HMM&RSRS择时.mp4 204.91M
! v1 _8 G- }8 ?2 P) u. {| | ├──1. HMM.pkl 137.55kb
2 c. z3 m: F" D. T D& e| | ├──1. RSRS.py 6.74kb0 p5 C7 c0 ?% o
| | ├──1. 隐马尔科夫无监督学习择时预测模型.ipynb 318.66kb% x7 d, J1 J1 r, s$ J
| | ├──2. 家电行业为例多因子选股+择时策略.ipynb 492.48kb6 C' N( H8 }% C( C% \. N
| | ├──2. 指数估值择时&K线相似计算.mp4 231.69M2 l5 Z- w K( d8 ?% T \
| | ├──2. 指数估值择时.ipynb 940.99kb; K; `" o ^$ h" D( q; G+ @
| | ├──2. 指数估值择时.mp4 91.65M
% R* i! M% D: U. n& q4 N' u1 L1 V| | └──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
" |/ O; p4 g. {+ d! j1 j, j' O J| ├──5. K线形态相似技术算法
3 T+ Y/ L6 [# l/ p) E9 C| | ├──2. 相似K线技术在A股市场的三大应用.ipynb 496.66kb
8 e, a# h" n4 N| | └──上涨中继形态&HMM隐马尔科夫.mp4 205.34M3 U, f+ Q5 h5 j
| ├──单独录像
( n o: H: J3 W- J5 B| | ├──HMM&RSRR择时2022年12月1日.mp4 218.70M
1 S$ H. P& L- M/ s6 @) ]9 |' B7 o| | ├──HMM&RSRS择时.mp4 206.52M- H9 `4 {4 p* \
| | ├──复权问题.mp4 34.50M
7 w2 _- T! [0 }$ Y6 S- v# O8 b| | ├──估值择时&K线相似技术 2022年12月9日.mp4 139.84M& y8 s1 O: i# _% \' u
| | ├──估值择时&k线相似技术 2023年1月12日.mp4 188.48M" Z4 \! c: @# O" ?: C& p. ^+ I
| | ├──估值择时&K线相似技术.mp4 235.89M
( l: k" Z& |; v8 f5 |8 w' h| | ├──机器学习决策树随机森林(上).mp4 214.01M
5 Q1 Z9 Q u$ E8 w| | ├──机器学习决策树随机森林(下).mp4 120.05M& ?' C! M3 l" e2 E/ m2 s* y
| | ├──机器学习决策树随机森林KNN模型融合.mp4 128.42M
: ^4 v: B" m- t4 X' F( ?4 R| | ├──机器学习算法融合.mp4 211.45M
" \2 D/ W: H4 {$ P4 `% c| | ├──遗传算法&机器学习投票算法.mp4 223.70M F F+ s0 f9 d3 ~+ Y9 G# {; \. D
| | └──隐马尔可夫模型和RSRS择时.mp4 210.22M: J# _' m& e% U$ o8 [
| ├──barra_20150101_20220830.csv 1.37G8 I+ j1 C4 D( ^7 U* ~0 ]1 M& U
| ├──barra_20200101_20230101.pkl 253.33M# a0 F1 }2 t( G( h# P
| └──barra_risk_model_handbook_（High_level_－_all_risk_types）.pdf 1.25M
8 t* h5 n3 L7 C' \1 O
# O( ^$ y5 m8 |" ]: X9 D- j4 {. }/ @1 U9 J! {& H3 n/ H: Z$ D5 z6 S
3 {2 _$ ~% _3 z
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发表于 2024-7-5 03:37:56
