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量化金融分析师AQF实训项目-涵盖Python基础、面向对象实 ...
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量化金融分析师AQF实训项目-涵盖Python基础、面向对象实盘交易等_27.20GB
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文件名称:
量化金融分析师AQF实训项目-涵盖Python基础、面向对象实盘交易等评_共:27.20GB
文件总数量:
308条
压缩文件数量:
0条
压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2023-12-23 14:38:31
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第13章.基于优矿的进阶学习_金程教育/经典量化算法】
史蒂夫路佛价值投资策略.nb [33.17KB]
动量策略.nb [18.51KB]
本杰明格雷厄姆成长股投资策略.nb [56.02KB]
本杰明格雷厄姆积极投资策略.nb [36.47KB]
日期效应.nb [126.66KB]
均线排列交易系统.nb [21.64KB]
海龟交易系统.nb [48.57KB]
金肯特纳交易系统.nb [20.69KB]
惠特尼乔治小型价值股投资策略.nb [32.39KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第08章.量化交易策略模块_金程教育/4.大数据舆情分析策略_基于GuGe搜索的大数据舆情分析】
6.4_基于GuGe搜索的大数据舆情分析策略.ipynb [123.74KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第10章.基于优矿平台的面向对象_金程教育】
小市值策略写法1.nb [18.32KB]
基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf [1.56MB]
单因子有效X研究模板.nb [550.27KB]
去异常值标准化函数讲解.nb [163.79KB]
声明:本资料仅限内部研究和交流使用,切勿外传。谢谢!金程教育.txt [80B]
多因子策略模板.nb [39.65KB]
均值回归%2B仓位控制器.nb [68.78KB]
小市值策略写法2.nb [24.91KB]
优矿数据获取.nb [214.48KB]
双均线策略写法.nb [59.29KB]
目录:【09面向对象和实盘交易】
2.面向对象、类、实例、属X和方法.mp4 [133.93MB]
3.创建类、实例、方法.mp4 [169.54MB]
5.面向对象编程实例.mp4 [214.81MB]
1.模块内容整体介绍.mp4 [75.14MB]
8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路.mp4 [122.81MB]
7.面向对象继承的实战案例.mp4 [128.90MB]
4.__init__初始化方法.mp4 [74.10MB]
9.用面向对象方法实现股债平衡策略.mp4 [250.46MB]
6.继承的概念及代码实现.mp4 [158.22MB]
目录:【06数据可视化】
2.Matplotlib基础_1.mp4 [97.97MB]
3.Matplotlib基础_2.mp4 [97.81MB]
4.Seaborn.mp4 [70.95MB]
1.Pandas内置数据可视化.mp4 [153.52MB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第07章.金融数据源处理实现_金程教育】
5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb [115.44KB]
5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb [52.93KB]
5.2_金融数据处理.ipynb [376.68KB]
5.3_金融时间序列分析.ipynb [64.57KB]
AQF核心_9_金融数据源_金程教育.pdf [821.91KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育】
安aconda+Pycharm快速安装及基本使用说明_金程教育(更新完整版V)(1).pdf [1.56MB]
AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育.pdf [1.02MB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF模考题解析代码】
v1_180306_模考题解析_单选题_金程教育.ipynb [178.40KB]
v1_180306_模考题解析_多选题_金程教育.ipynb [72.42KB]
v1_180306_模考题解析_解答题_金程教育.ipynb [472.17KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第08章.量化交易策略模块_金程教育/5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育】
CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb [75.50KB]
CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版_002397_3.csv [64.52KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第13章.基于优矿的进阶学习_金程教育/技术分析】
WVAD择时策略.nb [22.08KB]
CCI择时策略.nb [27.75KB]
唐奇通道择时策略.nb [24.82KB]
BOLL择时策略.nb [24.73KB]
RSI择时策略.nb [25.52KB]
MFI择时策略.nb [26.98KB]
MACD择时策略.nb [25.20KB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第05章.Python编程进阶_金程教育/Pandas篇_金程教育】
3.1_Pandas基础.ipynb [212.83KB]
3.2_Pandas进阶.ipynb [74.59KB]
目录:【12面向对象实盘交易之IB】
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.mp4 [104.24MB]
7.IB请求函数及合约定义.mp4 [113.23MB]
1.IB实战平台介绍和API安装调试.mp4 [86.59MB]
5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mp4 [80.55MB]
4_IB响应函数(wrapper)讲解1.mp4 [127.35MB]
3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mp4 [113.25MB]
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.mp4 [147.40MB]
8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mp4 [116.19MB]
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.mp4 [160.46MB]
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.mp4 [174.99MB]
6.IB响应函数(wrapper)讲解_3.mp4 [50.97MB]
2.IB实战平台请求和响应原理.mp4 [167.46MB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第08章.量化交易策略模块_金程教育/5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育/.ipynb_checkpoints】
CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版-checkpoint.ipynb [73.74KB]
目录:【10基于优矿平台的面向对象策略】
7.优矿策略之小市值策略写法.mp4 [52.62MB]
16.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(1).mp4 [120.03MB]
14.优矿策略之单因子策略模板四:策略逻辑和分析框架.mp4 [83.90MB]
9.优矿策略之均值回归.mp4 [115.59MB]
6.优矿策略之小市值因子策略.mp4 [124.35MB]
10.优矿策略之均值回归:策略逻辑.mp4 [123.91MB]
18.优矿策略之因子数据处理:去极值和标准化.mp4 [62.20MB]
11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍.mp4 [65.08MB]
1.优矿平台介绍.mp4 [104.96MB]
5.优矿框架之重要操作.mp4 [81.53MB]
15.优矿策略之多因子策略模板一:策略思路和方法.mp4 [98.72MB]
17.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(2).mp4 [62.36MB]
12.优矿策略之单因子策略模板二:策略函数.mp4 [124.30MB]
13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数.mp4 [90.07MB]
2.优矿平台回测框架介绍.mp4 [171.23MB]
8.优矿策略之双均线策略.mp4 [110.05MB]
3.优矿框架之Context对象用法.mp4 [124.52MB]
4.优矿框架之Account和Position对象.mp4 [67.57MB]
目录:【14赠品课程:实战财务分析快速入门课程】
3.财务报表指标分析技术.mp4 [204.45MB]
2.财务报表分析基础知识.mp4 [308.15MB]
1.财务报表分析原理.mp4 [363.40MB]
4.上市公司财务报表分析实战案例.mp4 [416.65MB]
目录:【讲义(密码是aqf)/AQF第13章.基于优矿的进阶学习_金程教育】
技术分析.pdf [12.40MB]
1.1回测与策略框架.nb [93.79KB]
1.1回测与策略框架&1.2评价指标.pdf [2.82MB]
经典量化算法.pdf [6.89MB]
目录:【08量化交易策略模块】
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.mp4 [135.63MB]
26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2.mp4 [270.44MB]
10.配对交易_2.策略实战_2.mp4 [213.17MB]
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.mp4 [164.74MB]
11.配对交易_3.回测思路小结.mp4 [33.99MB]
15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2.mp4 [104.53MB]
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.mp4 [94.02MB]
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