Arccot 发表于 2020-2-18 15:49:34

金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》ime_共:21.56 GB

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文件名称: 金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》ime_共:21.56 GB
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文件创建时间: 2021-2-27 21:05:47

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目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/python量化投资常用代码_jc教育量化投资团队】
    python量化投资常用代码_jc教育量化投资团队.ipynb 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/14赠品课程:实战财务分析快速入门课程】
    4.上市公司财务报表分析实战案例_recv.mp4 
    3.财务报表指标分析技术_recv.mp4 
    2.财务报表分析基础知识_recv.mp4 
    1.财务报表分析原理_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/13基于优矿的进阶学习】
    9.基于技术分析的量化投资之WVAD择时策略_recv.mp4 
    8.基于技术分析的量化投资之MACD择时策略_recv.mp4 
    7.基于技术分析的量化投资之技术指标简介_recv.mp4 
    6.基于技术分析的量化投资之简介_recv.mp4 
    5.量化投资策略回测之量化投资模板1.0选股和择时_recv.mp4 
    4.量化投资策略回测之择时策略举例(双均线)_recv.mp4 
    3.量化投资策略回测之量化策略设计流程简介_recv.mp4 
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    25.量化投资策略精讲之海龟交易系统_2_recv.mp4 
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    22.量化投资策略精讲之均线排列系统_recv.mp4 
    21.量化投资策略精讲之交易系统设计的一般原理_recv.mp4 
    20.量化投资策略精讲之小型价值股投资策略_recv.mp4 
    2.量化投资策略回测之评价指标_recv.mp4 
    19.量化投资策略精讲之价值投资策略_recv.mp4 
    18.量化投资策略精讲之积极投资策略_recv.mp4 
    17.量化投资策略精讲之格雷厄姆成长投资_recv.mp4 
    16.量化投资策略精讲之动量效应_recv.mp4 
    15.量化投资策略精讲之ri期效应_recv.mp4 
    14.基于技术分析的量化投资之通道技术_recv.mp4 
    13.基于技术分析的量化投资之技术指标总结_recv.mp4 
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    11.基于技术分析的量化投资之MFI择时策略_recv.mp4 
    10.基于技术分析的量化投资之RSI择时策略_recv.mp4 
    1.量化投资策略回测之回测与策略框架_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/12面向对象实盘交易之IB】
    9.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略原理、线程控制原理.mkv 
    8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mkv 
    6.IB响应函数(wrapper)讲解_3.mkv 
    5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mkv 
    3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mkv 
    12.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易主逻辑、策略展示和总结.mkv 
    11.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易信号逻辑.mkv 
    10.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略结构总览、响应函数逻.mkv 
    1.IB实战平台介绍和API安装调试.mkv 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/11面向对象实盘交易之Oanda】
    9.Oanda实战ADX策略二:策略逻辑编写和可视化_recv.mp4 
    8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理_recv.mp4 
    7.Oanda其他高级功能_recv.mp4 
    6.Oanda高级交易订单_recv.mp4 
    4.从OandaAPI获得历史数据_recv.mp4 
    3_recv.mp4 
    3.Oanda连接账户并查看信息_recv.mp4 
    2.Oanda账户密码配置和交易框架原理_recv.mp4 
    14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易_recv.mp4 
    13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理_recv.mp4 
    12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍_recv.mp4 
    11.Oanda读取实时数据并进行resample_recv.mp4 
    10.Oanda通过实时数据API调取实时数据_recv.mp4 
    1.Oanda平台介绍和账户配置_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/10基于优矿平台的面向对象策略】
    8.优矿策略之双均线策略_recv.mp4 
    7.优矿策略之小市值策略写法_recv.mp4 
    5.优矿框架之其他重要操作_recv.mp4 
    3.优矿框架之Context对象用法_recv.mp4 
    2.优矿平台回测框架介绍_recv.mp4 
    18.优矿策略之因子数据处理:去极值和标准化_recv.mp4 
    17.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(2)_recv.mp4 
    16.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(1)_recv.mp4 
    15.优矿策略之多因子策略模板一:策略思路和方法_recv.mp4 
    14.优矿策略之单因子策略模板四:策略逻辑和分析框架_recv.mp4 
    13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数_recv.mp4 
    11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍_recv.mp4 
    10.优矿策略之均值回归:策略逻辑_recv.mp4 
    1.优矿平台介绍_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/09面向对象和实盘交易】
    9.用面向对象方法实现股债平衡策略_recv.mp4 
    8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路_recv.mp4 
    7.面向对象继承的实战案例_recv.mp4 
    6.继承的概念及代码实现_recv.mp4 
    5.面向对象编程实例_recv.mp4 
    4.__init__初始化方法_recv.mp4 
    3.创建类、实例、方法_recv.mp4 
    2.面向对象、类、实例、属性和方法_recv.mp4 
    1.模块内容整体介绍_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/08量化交易策略模块】
    9.配对交易_2.策略实战_1_recv.mp4 
    8.配对交易_1.原理_recv.mp4 
    7.三大经典策略_3.均值回归策略_2_recv.mp4 
    6.三大经典策略_3.均值回归策略_1_recv.mp4 
    5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2_recv.mp4 
    40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4 
    4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1_recv.mp4 
    39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4 
    38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4 
    37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现_recv.mp4 
    36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法_recv.mp4 
    35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现_recv.mp4 
    34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化_recv.mp4 
    33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理_recv.mp4 
    32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理_recv.mp4 
    31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理_recv.mp4 
    30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理_recv.mp4 
    3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3_recv.mp4 
    29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理_recv.mp4 
    28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理_recv.mp4 
    27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理_recv.mp4 
    26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2_recv.mp4 
    25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1_recv.mp4 
    24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统_recv.mp4 
    23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略_recv.mp4 
    22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略_recv.mp4 
    21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略_recv.mp4 
    20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2_recv.mp4 
    2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2_recv.mp4 
    19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1_recv.mp4 
    18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态_recv.mp4 
    17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理_recv.mp4 
    16.SMA和CCI双指标交易系统_recv.mp4 
    15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2_recv.mp4 
    14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1_recv.mp4 
    13.量化投资与技术分析_2.CCI策略_recv.mp4 
    12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论_recv.mp4 
    11.配对交易_3.回测思路小结_recv.mp4 
    10.配对交易_2.策略实战_2_recv.mp4 
    1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/07金融数据处理实现】
    9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式_recv.mp4 
    8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理_recv.mp4 
    7.金融数据处理_3.检验分布和相关性_recv.mp4 
    6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp4 
    5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4 
    4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp4 
    3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp4 
    2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp4 
    13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_2_recv.mp4 
    12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_1_recv.mp4 
    11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一_recv.mp4 
    10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换_recv.mp4 
    1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/06数据可视化】
    AQF第06章.pdf 
    4.Seaborn_recv.mp4 
    3.Matplotlib基础_2_recv.mp4 
    2.Matplotlib基础_1_recv.mp4 
    1.Pandas内置数据可视化_recv.mp4 
目录:【金程教育《2018量化金融分析师AQF实训项目》/05Python编程进阶】
    AQF第05章Python进阶之Numpy_金程教育.pdf 
    9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作_recv.mp4 
    8.Pandas篇_3.DataFrame的构建_recv.mp4 
    7.Pandas篇_2.Series介绍_recv.mp4 
    6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp4 
    6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍_recv.mp4 
    5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4 
    5.Numpy篇_5.练习_recv.mp4 
    4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp4 
    4.Numpy篇_4_recv.mp4 
    3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp4 
    3.Numpy篇_3_recv.mp4 
    2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp4 
    2.Numpy篇_2_recv.mp4 
    15.Pandas篇_10.层次化索引_recv.mp4 
    14.Pandas篇_9.Merge_recv.mp4 
    13.Pandas篇_8.Concat_Join_recv.mp4 
    12.Pandas篇_7.Group操作_recv.mp4 
    11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习_recv.mp4 
    10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作_recv.mp4 
    1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4 
    1.Numpy篇_1_recv.mp4 

Scavengers 发表于 2020-2-18 15:49:40



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