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量化投资就业班-360小时助力量化Career
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课程简介
量化投资就业班-360小时助力量化Career:想入行,从思想到工具,策略,实战都不会怎么办? 参加量化投资就业班_360小时从零基础入行量化投资!
学习目标
1,通过专业,有针对性的课程提升自己的量化投资技能; 2,通过量化投资领域从业的讲师授课,掌握量化投资实战经验; 3,通过360小时高强度的学习与训练,实现独立编写策略的目标; 4,通过毕业答辩的能力展现,弥补招聘中无法吻合的条件要求。
学习对象和基础
学生、转行欲从业人士
在职人员
对量化投资感兴趣的业界人士
不需要任何基础
01
章
量化投资概述(3课时)
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(12课时)
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(12课时)
03-01
语言介绍和对比
03-02
安装、配置和IDE
03-03
python基础和特性
04
章
Python进阶(12课时)
04-01
numpy
04-02
pandas
04-03
scipy
04-04
matplotlib
05
章
Python三方库(3课时)
05-01
清单介绍
06
章
数学-概率论与数理统计(6课时)
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(6课时)
08-01
理论和python案例
09
章
数据库(6课时)
09-01
mysql
09-02
mongdb
10
章
大数据理论与技术(12课时)
10-01
hadoop
10-02
spark
11
章
机器学习理论(12课时)
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(24课时)
12-01
sklearn
12-02
keras
12-03
TensorFlow
13
章
金融理论-金融专业知识(12课时)
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(3课时)
14-02
joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介绍,数据,功能,案例(6课时)
14-03
TB、WH、TS、YT、MC-软件介绍,数据,功能,案例(6课时)
14-04
国泰安、天软、Wind-软件介绍,数据,功能,案例(6课时)
15
章
Python量化相关库(12课时)
15-01
tushare
15-02
talib
16
章
模型案例-模型研发流程(12课时)
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(12课时)
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(12课时)
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(12课时)
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(12课时)
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(12课时)
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(12课时)
24-01
无风险套利理论
24-02
无风险套利案例
24-03
ETF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)(12课时)
25-01
capm
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)(12课时)
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(12课时)
27-01
Equal Weight
27-02
risk parity
27-03
Minimum Variance
27-04
Markowitz Model
27-05
Black-Litterman Model
28
章
交易接口(12课时)
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(24课时)
29-01
rqalpha
29-02
zipline
29-03
vnpy
30
章
量化交易经验分享(6课时)
30-01
交易分享
30-02
模型开发分享
30-03
技术分享
31
章
量化投资岗位就业指导(6课时)
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