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[前&后端开发] 《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》

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    发表于 2020-7-13 15:16:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
    价值1000的课程
    日内高频交易实战 从python数据分析到C++编写策略 视频教程


    你将收获
    日内高频交易策略研发
    能够自行继续研发新的策略
    将日内高频的研究发到带到短期,中期交易策略中,提高盈利机会
    机器学习方法的使用


    课程介绍
    《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》是《从编程小白到量化宗师之路》系列的第二个中级课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。
    课程内容从数据统计基本概念入手,抛开大多数人使用的传统技术指标体系(如MACD,KDJ 等),对市场交易数据进行深入分析,识别出其中的统计规律,发掘交易机会, 后期过渡到采用机器学习方式进行交易策略的研发,课程用到的机器学习方法有多项式线性回归,支持向量机(SVM),隐马尔可夫(HMM),朴素贝叶斯。
    课程注重实战,学员上课后,可以达到:日内高频交易策略研发,对统计学和概率论有一些应用上的基础,从而能够自行继续研发新的策略。将日内高频的研究发到带到短期,中期交易策略中,提高盈利机会。


    课程目录:
    第一章:期货日内高频:普通均值回归策略
    1-课程准备与数据来源.mp4
    2-1 常见骗局:动量点火(Momentum ignition)交易策略.mp4
    2-2 均值回归概念介绍.mp4
    3-均值回归的数据研究 上.mp4
    4-均值回归的数据研究 下.mp4
    5-均值回归的历史数据统计程序.mp4
    6-均值回归的历史数据统计结果分析.mp4
    7-编写简单的策略进行测试.mp4

    第二章:日内高频:中间价格与平均交易价格的均值回归
    1-订单不平衡与平均成交价均值回归 上.mp4
    2-订单不平衡与平均成交价均值回归 中.mp4
    3-订单不平衡与平均成交价均值回归 下.mp4
    4-模型一:简单线性模型 y = wx+b.mp4
    5-模型二:朴素贝叶斯.mp4
    6-模型三:支持向量机SVM 与 随机森林 RF.mp4
    7-模型五:隐马尔可夫HMM.mp4
    8-编写简单的策略进行测试.mp4

    第三章:C++策略编写
    1-高频C++实盘策略编写:均值回归 上.mp4
    2-高频C++实盘策略编写:均值回归 下.mp4
    3-高频C++实盘策略编写:预测策略 上.mp4
    4-高频C++实盘策略编写:预测策略 下.mp4
    5-结束语.mp4

    第三章 02 课件.zip
    第三章 04 课件.zip

    下载地址:


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    RE: 《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》 [修改]
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