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Quant量化金融: f9 L" u! R7 ]! I5 a$ J! p, i7 F
├──科大财经Quant量化金融【基础班】 . O" @& P8 L8 a; R0 f- C
| ├──第十二期 完整回放
/ M3 A ]3 ?. \8 [7 w9 f: a| | ├──ricequant课件
6 Y# @; H- |! }) _; v| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 223.60M
7 L/ x. P3 y1 ~( Y; e| | ├──2. python数据清洗.mp4 233.93M o% W4 F9 q9 d( `4 t
| | ├──3. 单因子检测原理&数据清洗.mp4 195.18M7 a; }6 n+ k+ B. m: r. k
| | ├──4. 单因子检测&医疗行业分析.mp4 245.18M2 W. E% D6 k# W0 B" g+ Q6 q b
| | ├──5. 多因子建模动态&静态.mp4 256.06M6 s# Q! W# C& K- B+ I6 @
| | └──6. easytrader程序化交易&回测框架&brinson&barra.mp4 316.75M" ~( B3 ]+ v- x
| ├──第十期 完整回放
7 J; E. P. W2 p; q* Y| | ├──基础班课件 # G. Z* |# P2 j/ \9 t* @, ]0 o
| | ├──作业讲解
* B5 C" I. y, `$ [$ x1 K| | ├──1. 量化平台介绍&数据接口获取.mp4 236.96M
6 _) A0 {* f/ y$ x| | ├──2. Python数据处理语法介绍.mp4 189.13M
3 _- L. V6 m" j| | ├──3. 单因子数据清洗.mp4 268.05M U" J# W# n/ {' j! S
| | ├──4. 单因子检测.mp4 259.63M8 T1 H; Z. p& i$ ]& c0 b# B
| | ├──5. 静态&动态多因子模型.mp4 272.19M& k. t$ { {$ d- P% W' t) L
| | └──6. 多因子回测框架.mp4 263.20M
% t6 {# U7 q! \* F! W| ├──第十三期 2023年2月1日 【最新】 ( |2 ~/ N5 y# W. |5 D
| | ├──课件
# v* x1 E f# r* I( v| | ├──1. 量化平台介绍&金融因子数据获取.mp4 279.32M) z7 q: F* R4 Y* ~, S5 n2 a
| | ├──2.数据清洗.mp4 261.72M
! }0 W0 l/ \( p8 Z5 l3 V| | ├──3.单因子检验（上）.mp4 222.17M
1 P- I% X" e6 Z| | └──4.单因子检测（下）.mp4 263.03M
- Y3 e S9 D' v8 u M| ├──第十一期 完整回放
: W' N/ M5 c' y* f/ r| | ├──ricequant课件 5 h' j5 r" B& ]7 `9 k
| | ├──作业
' i4 }: F+ w+ h7 {) W0 ~0 r: k3 D6 p| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4 241.61M
$ C1 V# ~2 e+ j/ R. }; r5 f| | ├──2. python数据清洗.mp4 235.00M
4 W. ^! U3 t$ U8 J/ u" T$ y| | ├──3. 单因子检测原理.mp4 196.35M2 ?4 j. o6 n' [" x
| | ├──4. 单因子检测源码讲解&医药行业研究.mp4 239.70M
9 q- [+ Y, o. ^/ p7 X| | ├──5. 多因子模型构建静态动态.mp4 185.44M. Z* s) g! m5 |* L! H! ~9 m
| | └──6. 量化回测框架.mp4 219.82M) \5 r: ~/ l$ o8 a" A# `; [
| ├──Notebook介绍.pdf 1.86M
, F4 X. S3 h, }5 z1 @| ├──量化策略回测中的“那些坑”.pdf 258.01kb
/ `& B0 F6 h3 ?; A0 o! E" o| └──量化交易接口使用说明.pdf 1.92M" R' @* n& M+ d. K
└──科大财经Quant量化金融【进阶班】
9 ?2 d8 F1 K1 [, e$ W| ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划
/ r8 z9 z8 U8 \6 {" d4 e$ [| | ├──images
# E8 j2 y' p9 X. X( l| | ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划.mp4 202.72M
5 Z% V5 M, ], P+ n, S D9 o# w| | └──1. 遗传规划特征工程gplearn&机器学习基础概念.ipynb 95.11kb
1 a* i+ L0 ~. D$ X5 \| ├──2. 随机森林&决策树 : N0 F2 g& `& a( y- s0 q
| | ├──1. 机器学习基础数据获取.ipynb 167.84kb
" l/ @; a4 z n' n: H9 || | ├──1. 决策树、随机森林、模型检验理论.mp4 268.99M
# D# a7 k$ B; q' B3 ^5 u5 N| | ├──2. 决策树、随机森林涨跌预测建模.mp4 2.16G2 y' S1 r1 c, C; H+ a" B8 S0 ]8 A
| | ├──2. 随机森林&决策树.ipynb 1.63M. G9 \9 M' n: \- d
| | ├──Classification Report.jpg 45.43kb3 f0 x: [& P R! m- Z0 b' F7 C
| | ├──hs300.csv 12.90kb
: y& O+ c6 T- k& b0 N# [9 [3 W| | ├──Machine_Learning_quant.csv 68.38M: ^! G2 J* K( X& ^# A4 ^
| | ├──混淆矩阵.jpg 9.17kb
" ]# `# {( E. U5 N6 ~! x| | ├──决策树.pdf 323.20kb3 @ C# T/ t0 ]! {1 X0 Y- Q# L3 l
| | └──树模型图谱.png 105.08kb
# Y$ n6 P) ]* e| ├──202302期
: e* m6 M- `# e| | ├──1. 机器学习基础&遗传规划
9 x, R$ s. a! J+ V Y| | ├──2. 机器学习&算法集成 % n' T* E: E4 v$ |% `8 p& w
| | ├──3. 机器学习滚动训练&XGB遗传算法
# j% A0 |7 `& x7 ^7 E| | └──4. HMM隐马尔可夫择时&RSRS 7 ]0 b" @4 s9 k0 I# b, R, C
| ├──3. 机器学习算法模型融合 - c( I# S3 i+ ~
| | ├──1. 算法PK 人工智能对指数涨跌预测.ipynb 969.76kb |3 w' A( {( g, L
| | ├──1. hs300.csv 12.95kb
' K' g- j% s4 V& ?. U* d| | ├──1. 沪深300基于机器学习算法收益预测模型.ipynb 933.18kb
! r$ B2 F( k" g| | ├──1. 机器学习算法融合以沪深300中证50为例.mp4 246.37M
/ g( L/ z% ^. e, P* E. n| | └──hs300_factor.csv 56.93M. P( w0 j* y, @, P8 M
| ├──4. 量化择时策略三种方法 " j; G1 X+ k7 M& p
| | ├──1. HMM&RSRS择时.mp4 204.91M. S/ z% I/ ]# G) I! G |! z, i
| | ├──1. HMM.pkl 137.55kb" q( \9 L% ~' h+ _) [
| | ├──1. RSRS.py 6.74kb+ x+ ]4 Z f* S, B2 O0 B* @
| | ├──1. 隐马尔科夫无监督学习择时预测模型.ipynb 318.66kb
8 Y% d9 Y' ~) R; p: i( x| | ├──2. 家电行业为例多因子选股+择时策略.ipynb 492.48kb
* c$ I% V5 @/ h$ \7 ~| | ├──2. 指数估值择时&K线相似计算.mp4 231.69M4 c( }& e# S1 T) n; h
| | ├──2. 指数估值择时.ipynb 940.99kb
* N0 G) e z1 J* q| | ├──2. 指数估值择时.mp4 91.65M
% S ]# P' M- w9 J) D| | └──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
1 C, X( U' k d# R7 L7 [, @, a: s| ├──5. K线形态相似技术算法 1 a u) X9 d+ F
| | ├──2. 相似K线技术在A股市场的三大应用.ipynb 496.66kb
# p' t8 H3 }! s, F3 d| | └──上涨中继形态&HMM隐马尔科夫.mp4 205.34M: {# {, Y. J7 ]$ Q' B
| ├──单独录像
2 G) Z* L* G, \4 I| | ├──HMM&RSRR择时2022年12月1日.mp4 218.70M* A. ]4 T d" ?8 \) x, H9 |
| | ├──HMM&RSRS择时.mp4 206.52M
" w- P2 Y3 i j6 x| | ├──复权问题.mp4 34.50M
# \% N* l* V* K9 }| | ├──估值择时&K线相似技术 2022年12月9日.mp4 139.84M# E2 L4 u' k/ n7 W4 `1 W
| | ├──估值择时&k线相似技术 2023年1月12日.mp4 188.48M
: ?2 r5 S5 V6 j! {: U| | ├──估值择时&K线相似技术.mp4 235.89M
) w4 O1 ]: ]2 z7 ?# n7 p| | ├──机器学习决策树随机森林(上).mp4 214.01M
# ]1 q/ l& l( ~1 E| | ├──机器学习决策树随机森林(下).mp4 120.05M9 u& Y% H0 T4 t$ J
| | ├──机器学习决策树随机森林KNN模型融合.mp4 128.42M
' [% Y9 Q& k2 h| | ├──机器学习算法融合.mp4 211.45M
4 t2 N, T6 Y' C5 l6 U4 ]! U5 H| | ├──遗传算法&机器学习投票算法.mp4 223.70M
( M1 V1 R8 \- n, y| | └──隐马尔可夫模型和RSRS择时.mp4 210.22M8 g4 s) O6 R3 {7 M7 N
| ├──barra_20150101_20220830.csv 1.37G
. D/ [$ T6 y: b& }% Y| ├──barra_20200101_20230101.pkl 253.33M
+ j; ~ @( M, ~$ _+ G| └──barra_risk_model_handbook_（High_level_－_all_risk_types）.pdf 1.25M
. o* [( k1 B) N5 O5 [' X
8 c5 G0 D* N! v5 J- a4 l) l: S
: W% K( Y: ~7 q
4 S5 [/ h7 ?: B: ~8 X0 u7 O9 I侵权联系与免责声明1、本站资源所有言论和图片纯属用户个人意见，与本论坛立场无关
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发表于 2024-7-5 03:37:56
