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资源名称：量化金融分析师AQF实训-量化投资策略实战视频课程
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量化金融分析师AQF实训-量化投资策略实战视频课程
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- ▼📁量化金融分析师AQF实训-量化投资策略实战视频课程
- ▶📁08量化交易策略模块
- ▶📁讲义
- ▶📁3.量化投资与技术分析
- ▶📁量化与形态识别
- 📄基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本.ipynb141.38 KB
- ▶📁技术术分析策略和交易系统
- 📄01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法_合并交易和持仓信号.ipynb285.37 KB
- 📄01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号.ipynb194.25 KB
- 📄iterrows使用说明.ipynb6.59 KB
- 📄01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化.ipynb308.93 KB
- 📄量化投资与技术分析_金程教育.pdf2.68 MB
- 📄01_v2_6.2_技术分析SMA + CCI双指标交易系统_循环法二次优化.ipynb347.98 KB
- ▶📁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.ipynb73.75 KB
- 📄CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb75.5 KB
- ▶📁4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析
- ▶📁Data
- 📄paper_data.csv251.54 KB
- 📄6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb123.74 KB
- ▶📁1.三大经典策略_金程教育
- 📄5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb289.5 KB
- 📄5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb196.04 KB
- 📄5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb543.82 KB
- 📄AQF核心_5_Python交易策略_1.pdf1.38 MB
- ▶📁6.机器学习_金程教育
- 📄机器学习策略1——逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM).ipynb293.16 KB
- 📄produce_data.py776 B
- 📄机器学习算法基础案例.ipynb192.34 KB
- 📄机器学习策略2——基于SVM回归算法预测股市收益率.ipynb249.96 KB
- 📄visualization.py1.12 KB
- 📄量化投资与技术分析_金程教育.pdf2.68 MB
- ▶📁2(1).配对交易_金程教育
- 📄Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb314.31 KB
- 📄Pair trading策略.ipynb254.91 KB
- ▶📁2.配对交易_金程教育
- 📄AQF核心_5_Python交易策略_2.pdf835.62 KB
- 📄13.量化投资与技术分析_2.CCI策略_recv_.mp4194.06 MB
- 📄16.SMA和CCI双指标交易系统_recv_.mp463.28 MB
- 📄2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2_recv_.mp4199.75 MB
- 📄9.配对交易_2.策略实战_1_recv_.mp4238.72 MB
- 📄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_.mp494.06 MB
- 📄11.配对交易_3.回测思路小结_recv_.mp434.03 MB
- 📄14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1_recv_.mp4138.94 MB
- 📄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_.mp498.06 MB
- 📄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_.mp4133.03 MB
- 📄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_.mp497.72 MB
- 📄8.配对交易_1.原理_recv_.mp4208.81 MB
- 📄5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2_recv_.mp4131.72 MB
- 📄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_.mp485.97 MB
- 📄4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1_recv_.mp4178.44 MB
- 📄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_.mp468.13 MB
- 📄7.三大经典策略_3.均值回归策略_2_recv_.mp4135.38 MB
- 📄24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统_recv_.mp4312.25 MB
- 📄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_.mp477.81 MB
- 📄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_.mp4133.03 MB
- 📄15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2_recv_.mp4104.56 MB
- 📄10.配对交易_2.策略实战_2_recv_.mp4213.22 MB
- 📄1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1_recv_.mp4245.13 MB
- 📄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_.mp4190.19 MB
- 📄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_.mp466.28 MB
- 📄6.三大经典策略_3.均值回归策略_1_recv_.mp497.38 MB
- 📄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_.mp4208.13 MB
- 📄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_.mp4135.66 MB
- 📄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_.mp4135 MB
- 📄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_.mp4279.66 MB
- 📄25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1_recv_.mp4262.56 MB
- 📄3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3_recv_.mp4212.78 MB
- 📄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_.mp495.19 MB
- 📄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_.mp4125.19 MB
- 📄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_.mp480.16 MB
- 📄12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论_recv_.mp4133.75 MB
- 📄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_.mp4164.78 MB
- 📄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_.mp4138.25 MB
- 📄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_.mp494.75 MB
- 📄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_.mp423.81 MB
- 📄26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2_recv_.mp4270.5 MB
- ▶📁13基于优矿的进阶学习
- ▶📁AQF第13章.基于优矿的进阶学习
- ▶📁经典量化算法
- 📄本杰明•格雷厄姆积极投资策略.nb36.47 KB
- 📄本杰明•格雷厄姆成长股投资策略.nb56.02 KB
- 📄史蒂夫•路佛价值投资策略.nb33.18 KB
- 📄海龟交易系统.nb48.58 KB
- 📄动量策略.nb18.52 KB
- 📄日期效应.nb126.67 KB
- 📄金肯特纳交易系统.nb20.69 KB
- 📄均线排列交易系统.nb21.65 KB
- 📄惠特尼•乔治小型价值股投资策略.nb32.39 KB
- ▶📁技术分析
- 📄WVAD择时策略.nb22.09 KB
- 📄CCI择时策略.nb27.76 KB
- 📄MFI择时策略.nb26.98 KB
- 📄MACD择时策略.nb25.2 KB
- 📄RSI择时策略.nb25.52 KB
- 📄唐奇通道择时策略.nb24.82 KB
- 📄BOLL择时策略.nb24.73 KB
- 📄1.1回测与策略框架 .nb93.79 KB
- 📄1.1回测与策略框架&1.2评价指标.pdf2.94 MB
- 📄技术分析.pdf12.47 MB
- 📄经典量化算法.pdf7.04 MB
- 📄24.量化投资策略精讲之海龟交易系统_1_recv.mp4103.34 MB
- 📄26.量化投资策略精讲之海龟交易法_3_recv.mp4178.57 MB
- 📄3.量化投资策略回测之量化策略设计流程简介_recv.mp486.39 MB
- 📄22.量化投资策略精讲之均线排列系统_recv.mp4230.23 MB
- 📄18.量化投资策略精讲之积极投资策略_recv.mp4255.43 MB
- 📄20.量化投资策略精讲之小型价值股投资策略_recv.mp4302.11 MB
- 📄8.基于技术分析的量化投资之MACD择时策略_recv.mp4214.53 MB
- 📄5.量化投资策略回测之量化投资模板1.0选股和择时_recv.mp4216.5 MB
- 📄23.量化投资策略精讲之金肯纳特交易系统_recv.mp4261.04 MB
- 📄6.基于技术分析的量化投资之简介_recv.mp4170.21 MB
- 📄19.量化投资策略精讲之价值投资策略_recv.mp4302.1 MB
- 📄17.量化投资策略精讲之格雷厄姆成长投资_recv.mp4388.1 MB
- 📄14.基于技术分析的量化投资之通道技术_recv.mp4323.97 MB
- 📄12.基于技术分析的量化投资之cci择时策略_recv.mp4203.99 MB
- 📄4.量化投资策略回测之择时策略举例（双均线）_recv.mp4139.43 MB
- 📄2.量化投资策略回测之评价指标_recv.mp4357.24 MB
- 📄25.量化投资策略精讲之海龟交易系统_2_recv.mp4267.16 MB
- 📄10.基于技术分析的量化投资之RSI择时策略_recv.mp4158.02 MB
- 📄15.量化投资策略精讲之日期效应_recv.mp4199.03 MB
- 📄1.量化投资策略回测之回测与策略框架_recv.mp4212.64 MB
- 📄9.基于技术分析的量化投资之WVAD择时策略_recv.mp4185.74 MB
- 📄21.量化投资策略精讲之交易系统设计的一般原理_recv.mp4129.83 MB
- 📄16.量化投资策略精讲之动量效应_recv.mp4254.47 MB
- 📄7.基于技术分析的量化投资之技术指标简介_recv.mp464.82 MB
- 📄11.基于技术分析的量化投资之MFI择时策略_recv.mp4180.04 MB
- 📄13.基于技术分析的量化投资之技术指标总结_recv.mp426.66 MB
- ▶📁11面向对象实盘交易之Oanda
- ▶📁AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_金程教育
- 📄AQF第11章.pdf966.99 KB
- 📄ADXTrader.py6.66 KB
- 📄实盘交易之Oanda平台.ipynb677.25 KB
- 📄2.Oanda账户密码配置和交易框架原理_recv.mp482.35 MB
- 📄3.Oanda连接账户并查看信息_recv.mp4115.48 MB
- 📄3_recv.mp4204.61 MB
- 📄6.Oanda高级交易订单_recv.mp4107.8 MB
- 📄10.Oanda通过实时数据API调取实时数据_recv.mp464.93 MB
- 📄14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易_recv.mp4145.36 MB
- 📄11.Oanda读取实时数据并进行resample_recv.mp496.45 MB
- 📄8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理_recv.mp4105.36 MB
- 📄1.Oanda平台介绍和账户配置_recv.mp474.97 MB
- 📄13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理_recv.mp4136.68 MB
- 📄4.从OandaAPI获得历史数据_recv.mp4113.57 MB
- 📄12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍_recv.mp4101.37 MB
- 📄7.Oanda其他高级功能_recv.mp487.72 MB
- 📄9.Oanda实战ADX策略二：策略逻辑编写和可视化_recv.mp478.58 MB
- ▶📁12面向对象实盘交易之IB
- ▶📁AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_金程教育
- 📄event测试.ipynb1.53 KB
- 📄V5_20170924_实盘交易平台IB_免费数据版.ipynb113.34 KB
- 📄V6_20170926_IB三均线交易模型实盘交易策略.ipynb719.1 KB
- 📄AQF第12章.pdf846.04 KB
- 📄8.IB程序化下单、仓位及账户查询_.mp4116.22 MB
- 📄6.IB响应函数(wrapper)讲解_3_.mp451 MB
- 📄5.IB响应函数(wrapper)讲解_2_.mp480.59 MB
- 📄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_.mp4147.44 MB
- 📄3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制_.mp4113.28 MB
- 📄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_.mp4104.28 MB
- 📄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_.mp4175.03 MB
- 📄1.IB实战平台介绍和API安装调试_.mp486.63 MB
- 📄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_.mp4160.5 MB
- ▶📁07金融数据处理实现
- ▶📁讲义
- 📄5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb52.93 KB
- 📄5.3_金融时间序列分析.ipynb64.58 KB
- 📄AQF第07章核心_9_金融数据源_金程教育.pdf1.06 MB
- 📄5.2_金融数据处理.ipynb376.68 KB
- 📄5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb115.44 KB
- 📄1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4152.3 MB
- 📄7.金融数据处理_3.检验分布和相关性_recv.mp4107.03 MB
- 📄9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式_recv.mp4131.47 MB
- 📄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.mp4147.13 MB
- 📄6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp497.74 MB
- 📄5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4115.31 MB
- 📄11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一_recv.mp493.17 MB
- 📄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.mp485.84 MB
- 📄10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换_recv.mp499.78 MB
- 📄3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp475.15 MB
- 📄2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp487.96 MB
- 📄4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp485.54 MB
- 📄8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理_recv.mp4103.91 MB
- ▶📁10基于优矿平台的面向对象策略
- ▶📁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2.nb24.92 KB
- 📄双均线策略写法.nb59.29 KB
- 📄去异常值标准化函数讲解.nb163.79 KB
- 📄优矿数据获取.nb214.48 KB
- 📄单因子有效性研究模板.nb550.27 KB
- 📄均值回归%2B仓位控制器.nb68.78 KB
- 📄基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf1.67 MB
- 📄小市值策略写法1.nb18.32 KB
- 📄多因子策略模板.nb39.65 KB
- 📄11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍_recv_.mp465.13 MB
- 📄18.优矿策略之因子数据处理：去极值和标准化_recv_.mp462.22 MB
- 📄10.优矿策略之均值回归：策略逻辑_recv_.mp4123.97 MB
- 📄16.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（1）_recv_.mp4120.06 MB
- 📄1.优矿平台介绍_recv_.mp4105 MB
- 📄3.优矿框架之Context对象用法_recv_.mp4124.56 MB
- 📄13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数_recv_.mp490.09 MB
- 📄5.优矿框架之其他重要操作_recv_.mp481.56 MB
- 📄2.优矿平台回测框架介绍_recv_.mp4171.28 MB
- 📄8.优矿策略之双均线策略_recv_.mp4110.09 MB
- 📄14.优矿策略之单因子策略模板四：策略逻辑和分析框架_recv_.mp483.94 MB
- 📄17.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（2）_recv_.mp462.41 MB
- 📄15.优矿策略之多因子策略模板一：策略思路和方法_recv_.mp498.75 MB
- 📄7.优矿策略之小市值策略写法_recv_.mp452.66 MB
- ▶📁09面向对象和实盘交易
- ▶📁AQF第09章.面向对象和实盘交易
- 📄面向对象编程.ipynb69.88 KB
- 📄股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb101.76 KB
- 📄8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路_recv.mp4122.84 MB
- 📄6.继承的概念及代码实现_recv.mp4158.24 MB
- 📄2.面向对象、类、实例、属性和方法_recv.mp4133.96 MB
- 📄1.模块内容整体介绍_recv.mp475.16 MB
- 📄7.面向对象继承的实战案例_recv.mp4128.92 MB
- 📄4.__init__初始化方法_recv.mp474.12 MB
- 📄3.创建类、实例、方法_recv.mp4169.56 MB
- 📄5.面向对象编程实例_recv.mp4214.84 MB
- 📄9.用面向对象方法实现股债平衡策略_recv.mp4250.49 MB
- ▶📁01量化投资前导及课程介绍
- 📄1.AQF核心课程知识体系介绍.mkv252.59 MB
- 📄2.量化策略的python实现和回测.mkv72.37 MB
- 📄AQF第01章.pdf766.84 KB
- 📄3. 结合代码的编程整体介绍.mkv118.84 MB
- ▶📁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.ipynb209.68 KB
- ▶📁06数据可视化
- 📄AQF第06章.pdf730.23 KB
- 📄2.Matplotlib基础_1_recv_.mp498 MB
- 📄3.Matplotlib基础_2_recv_.mp497.84 MB
- 📄4.Seaborn_recv_.mp470.97 MB
- 📄1.Pandas内置数据可视化_recv_.mp4153.56 MB
- ▶📁03Python语言环境搭建
- 📄1.Python语言环境搭建_recv.mp4278.82 MB
- 📄AQF第03章.pdf1.11 MB
- ▶📁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_recv.mp4204.61 MB
- 📄4.上市公司财务报表分析实战案例_recv.mp4416.7 MB
- 📄2.财务报表分析基础知识_recv.mp4308.19 MB
- 📄1.财务报表分析原理_recv.mp4363.44 MB
- ▶📁02量化投资基础
- 📄04.结构型基金套利_recv.mp4164.19 MB
- 📄08.CTA_1_recv.mp4105.43 MB
- 📄15.高频交易和期权交易_recv.mp4119.69 MB
- 📄16.其他策略和策略注意点_recv.mp4161.53 MB
- 📄12.统计套利_低风险套利_recv.mp4264.66 MB
- 📄09.CTA_2（TD模型）_recv.mp438.71 MB
- 📄06.市场中性和多因子_recv.mp4227.06 MB
- 📄03.量化择时&动量及反转策略_recv.mp4214.51 MB
- 📄14.机器学习_recv.mp4150.14 MB
- 📄11.CTA_4_recv.mp4147.4 MB
- 📄01.量化投资背景及决策流程_recv.mp4216.16 MB
- 📄13.大数据和舆情分析_recv.mp4121.94 MB
- 📄AQF第02章.pdf10.33 MB
- 📄05.行业轮动与相对价值_recv.mp496.78 MB
- 📄10.CTA_3_recv.mp4144.77 MB
- 📄02.量化择时_recv.mp4246.17 MB
- 📄07.事件驱动_recv.mp473.94 MB
- ▶📁04Python编程基础
- 📄16.模块_recv_.mp4130.63 MB
- 📄11.控制结构_5.异常处理_recv_.mp4114.03 MB
- 📄07.控制结构_1.For循环_recv_.mp4175.63 MB
- 📄09.控制结构_4.While循环_recv_.mp461.09 MB
- 📄AQF第04章.pdf2.04 MB
- 📄10.控制结构_3.Break&Continue_recv_.mp4127.44 MB
- 📄02.字符串_recv_.mp4148.25 MB
- 📄17.Python当中的重要函数_recv_.mp4225.53 MB
- 📄01.python数字运算andjupyter介绍_recv_.mp4188.88 MB
- 📄13.函数_2.参数设置_recv_.mp4122 MB
- 📄14.函数_3.不定长参数Lambda_recv_.mp4102.5 MB
- 📄08.控制结构_2.If条件判断_recv_.mp4136.22 MB
- 📄06.字符串格式化_recv_.mp4192.25 MB
- 📄12.函数_1.质数函数_recv_.mp4120.81 MB
- 📄15.全局变量和局部变量_recv_.mp471.5 MB
- 📄05.字典_recv_.mp4129.72 MB
- 📄04.Tuple和List_recv_.mp457.84 MB
- 📄03.Python运算符_recv_.mp478.09 MB
- ▶📁05Python编程进阶
- 📄3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp475.15 MB
- 📄12.Pandas篇_7.Group操作_recv.mp4119.77 MB
- 📄5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4115.31 MB
- 📄AQF第05章Python进阶之Numpy_金程教育.pdf1.1 MB
- 📄14.Pandas篇_9.Merge_recv.mp4159.53 MB
- 📄1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4152.3 MB
- 📄2.Numpy篇_2_recv.mp4148.84 MB
- 📄13.Pandas篇_8.Concat_Join_recv.mp4122.55 MB
- 📄4.Numpy篇_4_recv.mp4202.48 MB
- 📄15.Pandas篇_10.层次化索引_recv.mp444.26 MB
- 📄4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp485.54 MB
- 📄1.Numpy篇_1_recv.mp4162.02 MB
- 📄10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作_recv.mp4210.57 MB
- 📄3.Numpy篇_3_recv.mp4192.39 MB
- 📄2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp487.96 MB
- 📄5.Numpy篇_5.练习_recv.mp4140.23 MB
- 📄6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍_recv.mp459.61 MB
- 📄7.Pandas篇_2.Series介绍_recv.mp476.88 MB
- 📄6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp497.74 MB
- 📄9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作_recv.mp443.99 MB
- 📄11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习_recv.mp475.52 MB
- 📄8.Pandas篇_3.DataFrame的构建_recv.mp467.54 MB
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