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量化投资-量化Career培训课程
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 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2024年12月30日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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01章量化投资概述
01-01量化投资的定义 (量化, 金融, 工程, 交易)
01-02量化投资行业现状 (国外, 国内)
01-03量化投资行业展望 (岗位职业, 互联网金融, 金融科技)
02章金融理论：金融基础知识
02-01经济金融原理
02-02证券及衍生品
02-03期货及衍生品
03章Python基础
03-01语言介绍和对比
03-02安装、配置和IDE
03-03python基础和特性
04章Python进阶
04-01numpy
04-02pandas
04-03scipy
04-04matplotlib
05章Python三方库
05-01清单介绍
06章数学-概率论与数理统计
06-01理论和python案例
07章数学-微积分（3课时）
07-01理论和python案例
08章数学-线性代数
08-01理论和python案例
09章数据库
09-01mysql
09-02mongdb
10章大数据理论与技术
10-01hadoop
10-02spark
11章机器学习理论
11-01概念、类型、应用场景
11-02监督学习
11-03无监督学习
11-04半监督学习
11-05强化学习
11-06深度学习
11-07迁移学习
11-08其他
12章机器学习技术
12-01sklearn
12-02keras
12-03TensorFlow
13章金融理论-金融专业知识
13-01专业技能
13-02证券估值
13-03衍生品定价
14章量化相关软件
14-01同花顺、通达信-软件使用,公式,指标,信号
14-02joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介绍,数据,功能,案例
14-03TB、WH、TS、YT、MC-软件介绍,数据,功能,案例
14-04国泰安、天软、Wind-软件介绍,数据,功能,案例
15章Python量化相关库
15-01tushare
15-02talib
16章模型案例-模型研发流程
16-01模型原型
16-02数据
16-03模型模板
16-04回测
16-05优化
16-06业绩评价
17章模型案例-择时模型:技术指标模型
17-01模型原型：ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid
17-02数据类型、源和清洗
17-03模型信号
17-04历史回测
17-05参数优化
17-06业绩评价
18章模型案例-择时模型:K线形态与组合模型
18-01模型原型：希望之星,黄昏之星,红三兵,绿三兵,圆弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”顶
18-02数据类型、源和清洗
18-03模型信号
18-04历史回测
18-05参数优化
18-06业绩评价
19章模型案例-择时模型:经典日内模型
19-01模型原型：hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid
19-02数据类型、源和清洗
19-03模型信号
19-04历史回测
19-05参数优化
19-06业绩评价
20章模型案例-择时模型:机器学习模式识别（24课时）
20-01模型原型：线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,神经网络
20-02数据类型、源和清洗
20-03模型信号
20-04历史回测
20-05参数优化
20-06业绩评价
21章模型案例-因子模型:基本面因子（12课时）
21-01模型原型：因子模型、套利定价模型（APT）
21-02数据类型、源和清洗-财务因子（盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构）；统计因子（换手率、波动率）；一致预期因子（分析师评级、盈利预测）
21-03模型信号
21-04历史回测
21-05参数优化
21-06业绩评价
22章模型案例-因子模型:技术因子
22-01模型原型：因子模型
22-02数据类型、源和清洗
22-03模型信号
22-04历史回测
22-05参数优化
22-06业绩评价
23章模型案例-因子模型:数据挖掘另类因子
23-01模型原型：因子模型
23-02数据类型、源和清洗-事件；舆情；大数据
23-03模型信号
23-04历史回测
23-05参数优化
23-06业绩评价
24章模型案例-套利
24-01无风险套利理论
24-02无风险套利案例
24-03ETF套利
24-04期现套利
24-05跨期套利
24-06跨品种套利
24-07跨市场套利
24-08期权套利
24-09配对模型
24-10统计套利原理
24-11统计套利案例
25章模型案例-阿尔法对冲（alpha hedge）
25-01capm
25-02套利定价模型（APT）
25-03案例
26章模型案例-聪明贝塔（smart beta）
26-01同因子投资、阿尔法投资的相同和区别
26-02产生背景
26-03案例
27章模型案例-资产配置
27-01Equal Weight
27-02risk parity
27-03Minimum Variance
27-04Markowitz Model
27-05Black-Litterman Model
28章交易接口
28-01股票交易接口
28-02期货交易接口
28-03其他交易标的交易接口
29章量化系统
29-01rqalpha
29-02zipline
29-03vnpy
30章量化交易经验分享
30-01交易分享
30-02模型开发分享
30-03技术分享
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