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    课程目录

    ├──  第1章课程介绍与学习指南/
    │   └── [ 36M]  1-1量化交易开发课程导学.mp4
    ├──  第2章初识量化交易-必知的量化交易基础/
    │   ├── [ 44M]  2-1初识量化交易(上).mp4
    │   ├── [ 30M]  2-2初识量化交易(下).mp4
    │   ├── [ 38M]  2-3量化交易开发流程.mp4
    │   ├── [ 80M]  2-4量化交易分类--交易产品.mp4
    │   ├── [ 32M]  2-5量化交易分类--盈利模式.mp4
    │   └── [ 40M]  2-6量化交易分类--策略信号.mp4
    ├──  第3章进军量化交易开发第一课-基本的股票交易维度和概念/
    │   ├── [ 55M]  3-1股票基本概念(上).mp4
    │   ├── [4.9M]  3-2股票基本概念(下).mp4
    │   ├── [ 46M]  3-3股票行业分类.mp4
    │   ├── [ 95M]  3-4影响股价因素.mp4
    │   ├── [ 40M]  3-5股票交易基础知识.mp4
    │   ├── [ 30M]  3-6基本选股及量化思想下的选股.mp4
    │   ├── [ 75M]  3-7股票交易必懂-择时.mp4
    │   └── [ 93M]  3-8量化交易平台.mp4
    ├──  第4章量化交易开发Numpy应用-股价分析实战/
    │   ├── [147M]  4-1基于Numpy股价统计分析实战.mp4
    │   └── [ 68M]  4-2基于Numpy股价均线实战.mp4
    ├──  第5章量化交易开发Pandas应用-股票分析实战/
    │   ├── [133M]  5-1基于Pandas股票时间序列分析实战.mp4
    │   └── [125M]  5-2基于Pandas实现K线图.mp4
    ├──  第6章量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战/
    │   ├── [126M]  6-1基于Matplotlib实现MACD.mp4
    │   └── [103M]  6-2基于Matplotlib实现KDJ.mp4
    ├──  第7章量化策略编写-Python量化交易编程第一步/
    │   ├── [ 71M]  7-1股票量化交易策略核心函数组成.mp4
    │   ├── [113M]  7-2设置函数应用实战.mp4
    │   ├── [ 76M]  7-3定时函数应用实战.mp4
    │   ├── [111M]  7-4交易函数应用实战.mp4
    │   ├── [100M]  7-5量化交易策略实战--交易对象.mp4
    │   ├── [ 85M]  7-6量化交易策略实战--策略信息.mp4
    │   └── [ 85M]  7-7量化交易策略实战--账户信息.mp4
    ├──  第8章量化交易的前提-Python量化交易数据获取/
    │   ├── [ 93M]  8-1 量化交易数据获取--股票历史.mp4
    │   ├── [ 56M]  8-2量化交易数据获取--财务数据.mp4
    │   ├── [ 71M]  8-3量化交易数据获取--成分股.mp4
    │   ├── [ 38M]  8-4量化交易数据获取--标的信息.mp4
    │   └── [ 98M]  8-5量化交易数据获取--交易数据.mp4
    └──  第9章股市投资第一步-Python基本面量化选股/
    ├── [184M]  9-1量化选股--量化选股概况.mp4
    ├── [ 78M]  9-2量化选股--营收因子选股.mp4
    ├── [ 50M]  9-3量化选股--财务因子选股.mp4
    ├── [ 45M]  9-4量化选股--规模类因子选股.mp4
    ├── [ 67M]  9-5量化选股--价值类因子.mp4
    └── [ 34M]  9-6量化选股--质量类因子.mp4
    ├──  第10章 Python量化择时--技术指标函数/
    │   ├── [ 98M]  10-1 量化择时基本概念
    │   ├── [ 79M]  10-2 趋向指标上--MACD、EMV、UOS(一)
    │   ├── [ 73M]  10-3 趋向指标上--MACD、EMV、UOS (二)
    │   ├── [ 95M]  10-4 趋向指标中--GDX、JS
    │   ├── [132M]  10-5 趋向指标下--MA、VMA
    │   ├── [128M]  10-6 反趋向指标--RSI、WR与KDJ
    │   ├── [184M]  10-7 压力支撑指标函数
    │   └── [ 89M]  10-8 量价指标函数
    ├──  第11章 Python量化交易--策略回测实现/
    │   ├── [ 73M]  11-1 量化交易策略回测流程
    │   ├── [143M]  11-2 MACD指标量化策略
    │   ├── [181M]  11-3 MACD指标量化策略回测实现
    │   ├── [ 81M]  11-4 量化策略风险指标--Alpha、Beta与夏普
    │   ├── [ 56M]  11-5 量化策略风险指标--索提诺比率、信息比率与策略波动率
    │   └── [ 35M]  11-6 量化策略风险指标--基准波动率与最大回撤
    ├──  第12章 Python量化交易--因子分析/
    │   ├── [ 57M]  12-1 量化因子分析--因子分析概述
    │   ├── [ 89M]  12-2 量化因子分析--自定义因子实战
    │   ├── [118M]  12-3 量化因子分析--因子分析结果
    │   ├── [ 68M]  12-4 量化因子分析--alpha因子实战
    │   └── [ 80M]  12-5 量化因子分析--基本面因子实战
    └──  第13章 Python量化交易策略实战案例/
    ├── [185M]  13-1 量化交易策略实战案例--双均线策略
    ├── [201M]  13-2 量化交易策略实战--KDJ策略
    ├── [127M]  13-3 量化交易策略实战--MA-RSI策略(上)
    └── [183M]  13-4 量化交易策略实战--MA-RSI策略(下)
    └── 资料代码/
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    666资源论坛 » 2023 Python 量化交易工程师养成实战-金融高薪领域(已完结)

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