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课程将深入浅出讲解股票策略原理与代码实现，详细讲解股票量化交易涉及的金融知识、数学应用以及编程技巧，并实现真实有效的量化交易策略案例。大家学完本课程后，可基本掌握量化交易所涉及的金融知识、数学知识以及计算机编程知识，达到量化交易开发工程师水平，可独立开发量化交易策略。建议先收藏保存，不定时失效。
Python量化交易策划开发领域4.45GB
240984.45GB
课件17.28KB
quant-master[].zip17.28KB{1}--第1章课程介绍与学习指南36.13MB
[1.1]--1-1量化交易开发课程导学[].mp436.13MB{2}--第2章初识量化交易-必知的量化交易基础341.1MB
[2.1]--2-1初识量化交易(上)[].mp461.77MB[2.2]--2-2初识量化交易(下)[].mp439.46MB[2.3]--2-3量化交易开发流程[].mp448.55MB[2.4]--2-4量化交易分类--交易产品[].mp4101.93MB[2.5]--2-5量化交易分类--盈利模式[].mp439.51MB[2.6]--2-6量化交易分类--策略信号[].mp449.87MB{3}--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520.09MB
[3.1]--3-1股票基本概念（上）[].mp472.96MB[3.2]--3-2股票基本概念（下）[].mp45.36MB[3.3]--3-3股票行业分类[].mp447.03MB[3.4]--3-4影响股价因素[].mp4106.73MB[3.5]--3-5股票交易基础知识[].mp449.32MB[3.6]--3-6基本选股及量化思想下的选股[].mp436.64MB[3.7]--3-7股票交易必懂-择时[].mp491.18MB[3.8]--3-8量化交易平台[].mp4110.87MB{4}--第4章量化交易开发Numpy应用-股价分析实战219.42MB
[4.1]--4-1基于Numpy股价统计分析实战[].mp4127.12MB[4.2]--4-2基于Numpy股价均线实战[].mp492.3MB{5}--第5章量化交易开发Pandas应用-股票分析实战245.31MB
[5.1]--5-1基于Pandas股票时间序列分析实战[].mp4120.09MB[5.2]--5-2基于Pandas实现K线图[].mp4125.21MB{6}--第6章量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战236.31MB
[6.1]--6-1基于Matplotlib实现MACD[].mp4116.3MB[6.2]--6-2基于Matplotlib实现KDJ[].mp4120.01MB{7}--第7章量化策略编写-Python量化交易编程第一步882.48MB
[7.1]--7-1股票量化交易策略核心函数组成[].mp4104.22MB[7.2]--7-2设置函数应用实战[].mp4146.26MB[7.3]--7-3定时函数应用实战[].mp476.61MB[7.4]--7-4交易函数应用实战[].mp4160.91MB[7.5]--7-5量化交易策略实战--交易对象[].mp4176.14MB[7.6]--7-6量化交易策略实战--策略信息[].mp4103.05MB[7.7]--7-7量化交易策略实战--账户信息[].mp4115.28MB{8}--第8章量化交易的前提-Python量化交易数据获取280.48MB
[8.2]--8-2量化交易数据获取--财务数据[].mp468.65MB[8.3]--8-3量化交易数据获取--成分股[].mp487.33MB[8.4]--8-4量化交易数据获取--标的信息[].mp445.87MB[8.5]--8-5量化交易数据获取--交易数据[].mp478.63MB{9}--第9章股市投资第一步-Python基本面量化选股iclass=n506.11MB
[9.1]--9-1量化选股--量化选股概况[].mp4171.99MB[9.2]--9-2量化选股--营收因子选股[].mp496.86MB[9.3]--9-3量化选股--财务因子选股[].mp462.2MB[9.4]--9-4量化选股--规模类因子选股[].mp454.62MB[9.5]--9-5量化选股--价值类因子[].mp478.91MB[9.6]--9-6量化选股--质量类因子[].mp441.53MB{10}--第10章 Python量化择时--技术指标函数308.51MB
[10.1]--10-1 量化择时基本概念[].mp429.68MB[10.2]--10-2 趋向指标上--MACD、EMV、UOS(一)[].mp426.83MB[10.3]--10-3 趋向指标上--MACD、EMV、UOS (二)[].mp427.02MB[10.4]--10-4 趋向指标中--GDX、JS[].mp432.24MB[10.5]--10-5 趋向指标下--MA、VMA[].mp446.44MB[10.6]--10-6 反趋向指标--RSI、WR与KDJ[].mp449.98MB[10.7]--10-7 压力支撑指标函数[].mp461.38MB[10.8]--10-8 量价指标函数[].mp434.95MB{11}--第11章 Python量化交易--策略回测实现136.1MB
[11.1]--11-1 量化交易策略回测流程[].mp424.69MB[11.2]--11-2 MACD指标量化策略[].mp448.81MB[11.4]--11-4 量化策略风险指标--Alpha、Beta与夏普[].mp430.04MB[11.5]--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[].mp419.1MB[11.6]--11-6 量化策略风险指标--基准波动率与最大回撤[].mp413.47MB{12}--第12章 Python量化交易--因子分析144.67MB
[12.1]--12-1 量化因子分析--因子分析概述[].mp421.55MB[12.2]--12-2 量化因子分析--自定义因子实战[].mp442.17MB[12.3]--12-3 量化因子分析--因子分析结果[].mp450.83MB[12.4]--12-4 量化因子分析--alpha因子实战[].mp430.12MB{13}--第13章 Python量化交易策略实战案例701.11MB
[13.1]--13-1 量化交易策略实战案例--双均线策略[].mp460.32MB[13.2]--13-2 量化交易策略实战--KDJ策略[].mp467.04MB[13.3]--13-3 量化交易策略实战--MA-RSI策略（上）[].mp448.71MB[13.4]--13-4 量化交易策略实战--MA-RSI策略（下）[].mp460.11MB[13.5]--13-5 量化交易策略实战--能量型量化交易策略[].mp460.38MB[13.6]--13-6 量化交易策略实战--BOLL量化交易策略[].mp482.78MB[13.7]--13-7 量化交易策略实战--新能源股票轮动量化交易策略[].mp458.4MB[13.8]--13-8 量化交易策略实战--低估值量化交易策略（上）[].mp440.15MB[13.9]--13-9 量化交易策略实战--低估值量化交易策略（下）[].mp472.81MB[13.10]--13-10 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（上）[].mp434.82MB[13.11]--13-11 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（中）[].mp429.98MB[13.12]--13-12 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（下）[].mp442.62MB[13.13]--13-13 量化交易策略实战--逆三因子量化交易策略-策略详解[].mp433.27MB[13.15]--13-15 量化交易策略实战--逆三因子量化交易策略-小结[].mp49.73MB网站声明：
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