大数据+人工智能的最佳应用之选 真正意义上的Ai智能量化交易-解放双手用智慧做交易

大数据+人工智能的最佳应用之选

真正意义上的Ai智能量化交易-解放双手用智慧做交易

资源简介

课程大纲.pdf
(1)0课件；目录中文件数:16个
├─A-Cloons.pdf
├─AIpdf
├─botvs.py
├─fundation of machinelearning.pdf
├─h2o-3.8.3.3.rar
├─Quantitative_trading_basis_v2.zip
├─stanford machine learning.zip
├─Stochastic Calculus for Finance II - Quantitative Finance Summaries.pdf
├─《AI量化交易》微专业预习指导  V1.0.pdf
├─安装h2o.txt
├─更新库Module脚本.py
├─期权、期货及其他衍生产品__原书第8版【马尔科夫、布朗、伊藤、BS、蒙特卡罗】.pdf
├─稀牛云实验平台关联说明与使用指导(QT3).pdf
├─迭代课程观看指南.pdf
├─量化投资,以Python为工具(代码及数据).tar.bz2
├─随机过程_Sheldon M.Ross著.pdf
(2)1AI量化交易微专业系列直播课
├─课时1量化交易实战应用与就业——全方位探索AI量化交易（下）.mp4
├─课时2打开量化交易的大门——全方位探索AI量化交易（上）.mp4
├─课时3老司机领你探索AI量化交易.mp4
├─课时4从小白到入门，给程序员的量化交易第一课.mp4
├─课时5走近科学：传说中的量化策略到底多神秘？.mp4
├─课时6如何应用量化技术做全球资产配置.mp4
├─课时7AI量化交易，你不可不知的另类数据投资.mp4
├─课时8不要怂！非CS非math的量化小白入门经验分享.mp4
├─课时9一探究竟，量化实例讲解.mp4
(3)2量化交易基础
(4)3投资标的：Alpha策略篇
(5)4投资标的：CTA传统与进阶篇
(6)5投资标的：高频交易篇
(7)6 衍生品：定价模型初级稿
(8)7.衍生品：定价模型高级篇
(9)8.前沿：最新AI技术应用篇
(10)9.求职：从业经验篇
(11)10.趣味：德州扑克中的量化与策略
├─1.0导读篇.mp4
├─1.1德州扑克历时及规则.mp4
├─1.2德州扑克的量化与概率计算.mp4
├─1.3德州扑克智能策略.mp4
(12)【资料】实验课程
(13)0课件[10]预习_区块链
├─人工智能时代一本书读懂区块链金融.pdf
(14)0课件[1]预习_Python
├─【初级】简明Python教程.pdf
├─【进阶】Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf
├─【进阶】python_tutorial(1).pdf
├─【高阶】利用Python进行数据分析.pdf
(15)0课件[2]预习_R
├─R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例.pdf
├─R语言入门与实践.pdf
├─R语言初学者指南.pdf
├─R语言实战（中文完整版）.pdf
├─R语言核心技术手册（第二版）.pdf
(16)0课件[3]预习_C++
├─C++Primer+中文第四版.pdf
├─现代C++程序设计.pdf
(17)0课件[4]预习_Matlab
├─MATLAB_MAC.txt
├─MATLAB_REFRENCES.txt
├─MATLAB_WIN.txt
├─Matlab经典教程——从入门到精通.pdf
(18)0课件[5]预习_VBA
├─在线学习网站.txt
(19)0课件[6]预习_数学
├─《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf
├─微积分教程（上册）清华大学出版社.pdf
├─微积分教程（下册）清华大学出版社.pdf
├─数学之美.pdf
├─概率论与数理统计同济大学.pdf
├─线性代数.pdf
├─线性代数重点_by Jason.pdf
├─高数上册重点Jason.pdf
├─高数下册重点Jason.pdf
(20)0课件[7]预习_金融
├─Steve_ShreveStochastic_Calculus_for_Finance_II.pdf
├─successful algorithmic trading中文版简校版.pdf
├─《Python与量化投资-从理论到实战》 代码.rar
├─打开量化投资的黑箱原书第2版.pdf
├─海龟交易法则.pdf
├─积极型投资组合管理：控制风险获取超额收益的数量方法（第二版）.pdf
├─量化投资以Python为工具.pdf
├─金融计量学：从初级到高级建模技术.pdf
├─金融随机分析I(中文版_1-2卷).pdf
(21)0课件[8]预习_机器学习
├─机器学习(Ng教授)作业及讲义.zip
├─机器学习_周志华.pdf
├─机器学习实战（中文版+英文版+源代码）.zip
├─机器学习简单分析.rar
├─稀牛学院×网易云课堂《机器学习工程师》微专业_课程大纲.pdf
(22)0课件[9]预习_深度学习
├─Deep Learning.pdf
├─PRML中文版.pdf
├─Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf
├─TensorFlow实战_黄文坚.pdf
(23)0课件课程_PDF；目录中文件数:32个
├─101 Formulaic Alphas.pdf
├─0106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告（一）：Barra模型初探，A股市场风格解析.pdf
├─0303-方正证券-方正证券“星火”多因子系列（二）：Barra模型进阶，多因子模型风险预测.pdf
├─0507-财通证券-财通证券“拾穗”多因子系列报告（第11期）：多因子风险预测，从怎么做到为什么.pdf
├─Common risk factors in the returns on stocks and bonds.pdf
├─Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies.pdf
├─Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns.pdf
├─The Cross-Section of Expected Stock Returns.pdf
├─The_Barra_US_Equity_Model_（USE4）August 2011.pdf
├─The_Barra_US_Equity_Model_（USE4）September 2011.pdf
├─【新】第四章 Barra风险模型和波动率.pdf
├─第一章 量化交易基础：成对交易与模型自动化.pdf
├─第七章 机器学习CTA.pdf
├─第三章 投资组合的对冲和多因子模型.pdf
├─第九章 市场的动量和反转.pdf
├─第二章 寻找市场中的alpha.pdf
├─第五章 CTA入门与CTA策略回测.pdf
├─第八章 仓控制和分配 .pdf
├─第六章 传统CTA.pdf
├─第十一章 降低时延，增加收益 (1).pdf
├─第十一章 降低时延，增加收益 (2).pdf
├─第十一章 降低时延，增加收益.pdf
├─第十七章 面向对象的编程.pdf
├─第十三章 连续模型.pdf
├─第十九章 企业利率衍生品模型.pdf
├─第十二章 离散模型.pdf
├─第十五章 现代衍生品定价模型.pdf
├─第十八章 利率衍生品模型.pdf
├─第十六章 模型与数值计算方法进阶.pdf
├─第十四章 隐含波动率微笑.pdf
├─第十章 瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会.pdf
├─第四章 Barra风险模型和波动率.pdf
(24)2量化交易基础第1章 量化交易基础：成对交易与优化
├─1.1 量化交易简介.mp4
├─1.2 大纲简介与课程设置.mp4
├─1.3 成对交易算法.mp4
├─1.4 【Python实战】基于成对交易算法的目标股票池选取和自动交易.mp4
├─1.5 成对交易问题探讨与模型优化.mp4
├─1.6【Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型.mp4
├─1.7
(25)3投资标的：Alpha策略篇第2章 寻找市场中的alpha
├─2.1 利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.mp4
├─2.2 【Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证.mp4
├─2.3 量价因子和基本面因子的有效性和换手率.mp4
├─2.4 因子的评价体系和IC，IR，在自制回测框架中加入因子评价指标.mp4
├─2.5 因子间相关性和PCA，利用自制回测框架计算因子的相关性矩阵.mp4
├─2.6 【Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.mp4
├─2.7
(26)3投资标的：Alpha策略篇第3章 投资组合的对冲和多因子模型
├─3.1 如何用期货对冲beta收益，做到无论市场涨跌与否都能赚得收益.mp4
├─3.2 基于均价、开盘-收盘价在自制回测框架中加入更细致的撮合.mp4
├─3.3 【Python实战】建立简单投资组合的对冲回测，检验策略收益.mp4
├─3.4 线性回归和多因子股票组合，画出无视牛熊市的超额收益曲线.mp4
├─3.5 因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.mp4
├─3.6 【Python实战】回测多因子组合策略，提升自己策略的收益表现.mp4
├─3.7
(27)3投资标的：Alpha策略篇第4章 Barra风险模型和波动率
├─4.1 Barra风险模型的风格因子，了解市场不同阶段股票的涨幅特征.mp4
├─4.2 风格因子在投资组合上的暴露，在回测系统中加入风险暴露模块.mp4
├─4.3 【Python实战】利用减小风格暴露减少多因子组合的历史回撤.mp4
├─4.4 协方差矩阵和组合收益波动率，凸优化在组合投资中的应用.mp4
├─4.5 利用sharp ratio评价组合策略，实现多倍杠杆进入股市.mp4
├─4.6【Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.mp4
├─4.7
(28)3投资标的：Alpha策略篇第4章 【新】第四章 Barra风险模型和波动率
├─4.0本章概述.mp4
├─4.1风险模型简介.mp4
├─4.2Barra结构化风险模型.mp4
├─4.3因子收益风险估计.mp4
├─4.4特质收益风险估计.mp4
├─4.5【Python实战】Barra风险模型A股本土化.mp4
├─4.6
(29)4投资标的：CTA传统与进阶篇第5章 CTA入门与CTA策略回测
├─5.1.1什么是CTA策略.mp4
├─5.1.2CTA策略的主要特点与分类.mp4
├─5.1.3CTA策略的盈利来源.mp4
├─5.2.1CTA信号的定义，三种不同的定义方法.mp4
├─5.2.2使用Sharpe、Calmar，最大回撤，收益回撤比评价CTA策略.mp4
├─5.2.3看得见的看不见的交易成本.mp4
├─5.2.4回测和真实交易的差距.mp4
├─5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4
(30)4投资标的：CTA传统与进阶篇第6章 传统CTA
├─6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.mp4
├─6.2样本内和样本外.mp4
├─6.3过拟合和欠拟合.mp4
├─6.4【python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.mp4
(31)4投资标的：CTA传统与进阶篇第7章 机器学习CTA
├─7.1什么是机器学习.mp4
├─7.2监督与非监督式学习.mp4
├─7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp4
├─7.4传统的因子分析为什么不适合用来理解机器学习“黑箱”.mp4
├─7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.mp4
├─7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4
├─7.7【python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.mp4
(32)4投资标的：CTA传统与进阶篇第8章 仓位控制和分配
├─8.1基于预测值和其他指标进行仓位控制.mp4
├─8.2波动率倒数模型.mp4
├─8.3均值-方差模型（Mean Variance Model）.mp4
├─8.4Black Litteman 模型.mp4
├─8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.mp4
├─8.6【Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型.mp4
(33)5投资标的：高频交易篇9.第九章 市场的动量和反转
├─9.1多股票的相关性，了解行业内股票的轮动和互相牵扯关系.mp4
├─9.2【Pyhton实战】寻找行业最相关的两只股票并设计相关性策略.mp4
├─9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.mp4
├─9.4回归和动量：市场的正反面.mp4
├─9.5【python实战】设计简单的均值回归策略和动量突破策略_0722_222817.mp4
(34)5投资标的：高频交易篇10.第十章 瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会
├─10.1什么是order book.mp4
├─10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4
├─10.3在回测框架中解析高频数据.mp4
├─10.4大单策略.mp4
├─10.5【python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.mp4
├─10.6CPU和订单延时.mp4
├─10.7python实战，设计大单策略在500ms模拟延时下验证策略有效性.mp4
(35)5投资标的：高频交易篇11.第十一章 降低时延，增加收益
├─11.1对冲基金_0722_222903.mp4
├─11.2处理器-网课的效率.mp4
├─11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4
├─11.4处理器调度.mp4
├─11.5设计调度策略为高频交易服务.mp4
├─11.6【python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益.mp4
(36)6 衍生品：定价模型初级稿12第十二章 离散模型
├─01.12.1衍生品定价部分介绍.mp4
├─02.12.2做市商和Quant.mp4
├─03.12.3衍生品（Derivatives）.mp4
├─04.12.4二叉树模型（Binomial model）.mp4
├─05.12.5参考书目.mp4
├─06.12.6【python实战】二叉 树模型.mp4
(37)6 衍生品：定价模型初级稿13第十三章 连续模型
├─01.13.1布朗运动和lto积分.mp4
├─02.13.2布莱克-斯科尔斯（Black Scholes）模型.mp4
├─03.13.3蒙特（Monte Carlo）模拟股票.mp4
├─04.13.4Greeks希腊字符.mp4
├─05.13.5 参考书目.mp4
├─06.13.6【python实战】用Black Scholes模型期权定价.mp4
(38)6 衍生品：定价模型初级稿14第十四章 隐含波动率微笑
├─01.14.1隐含波动率.mp4
├─02.14.2现实中的问题.mp4
├─03.14.3 赫斯顿模型（The Heston model）_0810_191354.mp4
├─04.14.4校准（calibration）.mp4
├─05.14.5参考章节-只有一张图片.doc
├─06.14.6【python实战】Heston模型的校准.mp4
(39)6 衍生品：定价模型初级稿15第十五章 现代衍生品定价模型
├─01.15.1蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟进阶.mp4
├─02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.mp4
├─03.15.3差分法.mp4
├─04.15.4参考书目.mp4
├─05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4
(40)7.衍生品：定价模型高级篇16第十六章 模型与数值计算方法进阶
├─16.1跳跃过程_0826_233622.mp4
├─16.2Heston 模型的推导与启发.mp4
├─16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.mp4
├─16.4参考书目.mp4
├─16.5【Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型.mp4
(41)7.衍生品：定价模型高级篇17第十七章 企业级量化（Quant）库介绍
├─17.1QuantLin简介.mp4
├─17.2面向对象的编程.mp4
├─17.3设计模式（Design Patterns）.mp4
├─17.4定价引擎（Picing Engine）.mp4
├─17.5参考资料.doc
(42)7.衍生品：定价模型高级篇18第十八章 利率衍生品模型
├─18.1利率衍生品介绍.mp4
├─18.2Ho-lee，CIR and Hull White.mp4
├─18.3计价物的变化.mp4
├─18.4HJM（Heath-Jarrow-Morton）定价体系.mp4
├─18.5参考书目.mp4
├─18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp4
(43)7.衍生品：定价模型高级篇19第十九章 企业利率衍生品模型
├─19.1The Stochastic Alpha Beta（SABR）model.mp4
├─19.2SABR模型存在的套利.mp4
├─19.3无套利SABR模型.mp4
├─19.4 Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4
├─19.5参考书目.mp4
├─19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4
(44)7.衍生品：定价模型高级篇20第二十章 其他衍生品，定价模型以及更多资源
├─20.1奇异期权（Exotic options）.mp4
├─20.2信用违约互换（Credit Default Swap）.mp4
├─20.3 大宗商品（Commodities）.mp4
├─20.4外汇（Foreign Exchange）.mp4
├─20.5参考书目.mp4
(45)8.前沿：最新AI技术应用篇第二十一章 区块链与数字货币的量化实战
├─21.1区块链梗概.mp4
├─21.2区块链技术原理.mp4
├─21.3关于数字货币.mp4
├─21.4.对接去中心化交易所.mp4
├─21.5数字货币交易的进阶学习.mp4
(46)8.前沿：最新AI技术应用篇第二十三章 强化学习和股票日内交易策略
├─23.1背景与使用场景.mp4
├─23.2强化学习模型算法.mp4
├─23.3【Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏.mp4
├─23.4股票交易问题设定.mp4
├─23.5【Pyhton实战】创建智能炒股AI.mp4
├─23.6强化学习进阶攻略.mp4
(47)8.前沿：最新AI技术应用篇第二十二章 自然语言与卷积神经网络模型
├─22.1新闻与大事件对股票影响.mp4
├─22.2自然语言处理.mp4
├─22.3案例：自然语言处理三大经典案例.mp4
├─22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4
├─22.5【Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.mp4
├─22.6自然语言处理进阶学习攻略.mp4
(48)9.求职：从业经验篇第二十四章 从业经验分享
├─24.1Alpha策略从业经验分享.mp4
├─24.2CTA从业经验分享.mp4
├─24.3高频交易从业经验分享.mp4
├─24.4定价模型从业经验分享.mp4
(49)【资料】实验课程1学习使用稀牛学院的在线实验环境
├─1学习使用稀牛学院的在线实验环境.doc
├─1学习使用稀牛学院的在线实验环境.png
├─1学习使用稀牛学院的在线实验环境2.pdf
(50)【资料】实验课程2第一门：量化交易基础
├─2Quantitative_trading_basis.zip
├─2第一门：量化交易基础.png
(51)【资料】实验课程3第二门：投资标的：Alpha策略篇
├─3New_Alpha_Strategy.zip
├─3第二门：投资标的：Alpha策略篇.png
(52)【资料】实验课程4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇
├─4CTA.zip
├─4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇.png
(53)【资料】实验课程5第四门：投资标的：高频交易篇
├─5High_frequency_trading.zip
├─5第四门：投资标的：高频交易篇.png
(54)【资料】实验课程6第五门：衍生品：定价模型初级篇
├─6Derivative_Pricing_Part1.zip
├─6第五门：衍生品：定价模型初级篇.png
(55)【资料】实验课程7第六门：衍生品：定价模型高级篇
├─7第六门：衍生品：定价模型高级篇.doc
├─7第六门：衍生品：定价模型高级篇.png
├─7第六门：衍生品：定价模型高级篇2.pn

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