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高顿教育 量化Python大师系列之金融知识课

发布:股道场时间:2023-7-30分类: 量化交易课程 标签: 高顿教育 量化Python

为什么学量化
定量模型决策,不受情绪干扰
以数据支撑决策,用程序执行动作,从思想构建
到交易动作实现两方面避免情绪波动的干扰。
交易环节精准设置,提升风控能力
设置模型前对风控指标精确设置,在回测中对策略
进行分析与调整优化,不断提升策略抗风险能力。
程序执行交易,减少盯盘负担
用程序监控市场情况,高效捕捉交易关键点,自动执行模型
所下交易指令,减轻从盯盘到手动操作的多重精力负担。

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谁适合学习
各行各业在职人员
掌握程序化交易能力,不占用工作时间找到资产第二增长曲线
企业经营管理者
系统构建量化风控体系,降低投资风险增加被动收入
自由职业者
提升投资系统认知,实现个人财富的保值增值
家庭理财者
运用量化合理配置资产,利用投资收益提高生活品质
高校学生/转行人员
从零学习量化知识体系,熟悉主流交易策略,获取行业入门敲门砖

传统金融从业者
提升量化分析技能,强化策略研发能力,实现职业突破

在实盘中检验成果
在PTrade实盘课中,领略自动化交易的魅力,掌握从模拟到实盘
中会遇到的问题处理方法。
全业务
股票、两融、期货、期权
C智能化
极速策略交易、算法服务、策略TO服务
高性能
极速策略、大并发
个性化

快速高效服务

第2节:The Random Behaviour of Asset.mp4
第3节:Binomial Models.mp4
第4节:PDEs & Transition Density Functions.mp4
第5节:Applied Stochastic Calculus l.mp4
第6节:Applied Stochastic Calculus Il.mp4
第7节:Further Probability Theory(Tutorial).mp4
第8节:Introduction to Financial Time Series (P.mp4
第10节:Portfolio Management (1).mp4
第10节:Portfolio Management.mp4
第11节:M2L1回放未剪辑版.mp4
第12节:Binomial Trees in Option Pricing.mp4
第13节:Fundamentals of Optimization.mp4
第14节:PDEs-Theory & Applications.mp4
第14节1: PDEs- Theory & Applications.mp4
第15节:Portfolio Optimisation.mp4
第16节:Value at Risk &Expected Shortfallmp4
第17节: Asset Returns:Key Empirical Stylised F.mp4
第18节:Volatility Models: The ARCH Framework.mp4
第19节:Value at Risk &GARCH.mp4

第20节:Statistical Essentials for VaR &ES.mp4
第21节:Risk Regulation & Basel III.mp4
鎮22节:Collateral & Margins.mp4
篡23节:PDEs-Theory &Applications 补充mp4
鎮24节:Black Scholes Model.mp4
鎮25节:Martingales Theory-Application to O.mp4
鎮26节:Black Scholes Option Pricing.mp4
鎮28节:Intro to Numerical Methods.mp4
镇29节:Monte Carlo Simulation.mp4
蕴30节:Finite Difference Methods.mp4
镇31节:Exotic Options.mp4
蕴32节:Understanding Volatility.mp4
镇鎮33节:Implied Volatility.mp4
蕴34节:Further Numerical Methods.mp4
蕴35节:Derivatives Market Practice.mp4
蕴36节:Numerical Methods & Further Topics i.mp4
鍞37节:Advanced Greeks.mp4
莫38节:Advanced Volatility in Complete Mark.mp4
镇39节:Should you Hedge with Implied Volatility-.mp4
籤40节:Latex Workshop.mp4
籤41节: An Introduction to Machine Learning I.mp4
籤42节: An Introduction to Machine Learning Il.mp4
鋂43节: Intro to Machine Learning using Scikit-learn.mp4
笛44节:Maths Toolbox for Machine Learning.mp4
鋂45节:Supervised Learning I -Regression Methods.mp4
第46节:Supervised Learning Il.mp4
籤47节:Decision Trees and Ensemble Models.mp4
籤48节:KNN & SVR for Stock Prediction.mp4
笛49节:Practical Machine Learning Case Studies.mp4
筠50节:Unsupervised Learning l.mp4
笛51节:Gradient Boosting for Price Prediction.mp4
錡52节:Data Source & Market Prediction.mp4
第53节:Unsupervised Learning Il.mp4
笛54节:Deep Learning &Neural Networks.mp4
銪55节:K-Means Clustering &Self Organising Maps.mp4
笛56节: Natural Language Processing.mp4
第57节:Reinforcement Learning I.mp4
籤58节: Application of Neural Networks using TensorFlow & Keras.mp4
第59节:Reinforcement Learning Il.mp4
第60节:Al Based Algo Trading Strategies.mp4
第61节:Reinforcement Learning.mp4
第62节:Practical Machine Learning Case Studies in Finance.mp4
第63节:Fixed Income and Products Analysis.mp4
第64节:Stochastic Interest Rate Modeling.mp4
第65节:Calibration & Data Analysis.mp4
第66节:Probabilistic Methods for Interest Rates.mp4
第67节:Heath Jarrow and Morten Model.mp4
第68节:Heath Jarrow Morton.mp4
第69节:The Libor Market Model.mp4
第70节:Further Monte Carlo.mp4
第71节:Co-Integration for Trading.mp4
第72节:Credit Default Swaps.mp4
鏑73节:Rates Topic Title TBC.mp4
第74节:Credit Derivatives &Structural Models.mp4
第75节:Intensity Models.mp4
第76节:Intensity models (python).mp4
第77节:Final Project Workshop I.mp4
第78节:CDO &Correlation Sensitivity.mp4
第79节:×-Valuation Adjustment.mp4
篱80节:CDS Pricing.mp4
簿81节:Final Project Workshop Il.mp4
篇82节:Final Project Tutorial I.mp4
镇83节:Final Project Tutorial Il.mp4
第84节:Final Project Tutorial IIl.mp4






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