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量化投資-量化Career培訓課程
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 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?！詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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01章量化投資概述
01-01量化投資的定義 (量化, 金融, 工程, 交易)
01-02量化投資行業現狀 (國外, 國內)
01-03量化投資行業展望 (崗位職業, 互聯網金融, 金融科技)
02章金融理論：金融基礎知識
02-01經濟金融原理
02-02證券及衍生品
02-03期貨及衍生品
03章Python基礎
03-01語言介紹和對比
03-02安裝、配置和IDE
03-03python基礎和特性
04章Python進階
04-01numpy
04-02pandas
04-03scipy
04-04matplotlib
05章Python三方庫
05-01清單介紹
06章數學-概率論與數理統計
06-01理論和python案例
07章數學-微積分（3課時）
07-01理論和python案例
08章數學-線性代數
08-01理論和python案例
09章數據庫
09-01mysql
09-02mongdb
10章大數據理論與技術
10-01hadoop
10-02spark
11章機器學習理論
11-01概念、類型、應用場景
11-02監督學習
11-03無監督學習
11-04半監督學習
11-05強化學習
11-06深度學習
11-07遷移學習
11-08其他
12章機器學習技術
12-01sklearn
12-02keras
12-03TensorFlow
13章金融理論-金融專業知識
13-01專業技能
13-02證券估值
13-03衍生品定價
14章量化相關軟件
14-01同花順、通達信-軟件使用,公式,指標,信號
14-02joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介紹,數據,功能,案例
14-03TB、WH、TS、YT、MC-軟件介紹,數據,功能,案例
14-04國泰安、天軟、Wind-軟件介紹,數據,功能,案例
15章Python量化相關庫
15-01tushare
15-02talib
16章模型案例-模型研發流程
16-01模型原型
16-02數據
16-03模型模板
16-04回測
16-05優化
16-06業績評價
17章模型案例-擇時模型:技術指標模型
17-01模型原型：ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid
17-02數據類型、源和清洗
17-03模型信號
17-04歷史回測
17-05參數優化
17-06業績評價
18章模型案例-擇時模型:K線形態與組合模型
18-01模型原型：希望之星,黃昏之星,紅三兵,綠三兵,圓弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”頂
18-02數據類型、源和清洗
18-03模型信號
18-04歷史回測
18-05參數優化
18-06業績評價
19章模型案例-擇時模型:經典日內模型
19-01模型原型：hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid
19-02數據類型、源和清洗
19-03模型信號
19-04歷史回測
19-05參數優化
19-06業績評價
20章模型案例-擇時模型:機器學習模式識別（24課時）
20-01模型原型：線性回歸,邏輯回歸,決策樹,隨機森林,SVM,神經網絡
20-02數據類型、源和清洗
20-03模型信號
20-04歷史回測
20-05參數優化
20-06業績評價
21章模型案例-因子模型:基本面因子（12課時）
21-01模型原型：因子模型、套利定價模型（APT）
21-02數據類型、源和清洗-財務因子（盈利性、估值、現金流、成長性、營運能力、資本結構）；統計因子（換手率、波動率）；一致預期因子（分析師評級、盈利預測）
21-03模型信號
21-04歷史回測
21-05參數優化
21-06業績評價
22章模型案例-因子模型:技術因子
22-01模型原型：因子模型
22-02數據類型、源和清洗
22-03模型信號
22-04歷史回測
22-05參數優化
22-06業績評價
23章模型案例-因子模型:數據挖掘另類因子
23-01模型原型：因子模型
23-02數據類型、源和清洗-事件；輿情；大數據
23-03模型信號
23-04歷史回測
23-05參數優化
23-06業績評價
24章模型案例-套利
24-01無風險套利理論
24-02無風險套利案例
24-03ETF套利
24-04期現套利
24-05跨期套利
24-06跨品種套利
24-07跨市場套利
24-08期權套利
24-09配對模型
24-10統計套利原理
24-11統計套利案例
25章模型案例-阿爾法對沖（alpha hedge）
25-01capm
25-02套利定價模型（APT）
25-03案例
26章模型案例-聰明貝塔（smart beta）
26-01同因子投資、阿爾法投資的相同和區別
26-02產生背景
26-03案例
27章模型案例-資產配置
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期貨交易接口
28-03其他交易標的交易接口
29章量化系統
29-01rqalpha
29-02zipline
29-03vnpy
30章量化交易經驗分享
30-01交易分享
30-02模型開發分享
30-03技術分享
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