宁波Python量化投资从零基础到实战培训班

01章Python语言基础与金融统计分析
01-01Python语言学习与应用-Python语言简介
01-02Python语言学习与应用-运算符与表达式
01-03Python语言学习与应用-Python控制流
01-04Python语言学习与应用-Python函数
01-05Python语言学习与应用-Python模块
01-06Python语言学习与应用-异常处理与文件操作
01-07Python语言学习与应用-Python绘图
01-08Python语言学习与应用-Numpy篇
01-09Python语言学习与应用-Pandas篇
01-10Python语言学习与应用-数据库连接
01-11金融统计分析概论-统计学理论 (统计学概论,描述性统计,参数估计,假设检验)
01-12金融统计分析概论-多变量相关性分析
01-13金融统计分析概论-线性回归模型
01-14案例分析一-大型股票数据库读取股票数据
01-15案例分析二-A股市场股票数据绘图
01-16案例分析三-交易数据描述性统计
01-17案例分析四-非金融专业数据获取方法
02章Python量化投资实战1
02-01金融数据处理高级编程-Pandas深入分析
02-02金融数据处理高级编程-金融因子数据生成
02-03金融数据处理高级编程-常见的金融数据整理方式
02-04量化投资概述-投资策略回顾与比较
02-05量化投资概述-基本面、技术分析和量化的联系与区别
02-06量化投资概述
02-07量化投资概述-量化投资风险与管控
02-08量化投资Python平台介绍-数据获取
02-09量化投资Python平台介绍-回测框架介绍
02-10量化投资Python平台介绍-回测注意问题
02-11案例分析一-市盈率手动计算
02-12案例分析二-Panel数据的存储与提取
02-13案例分析三-简单的均线穿越策略实现
03章Python量化投资实战2
03-01市场描述策略-描述性研究
03-02高级交易策略-CTA策略
03-03高级交易策略-大师选股策略
03-04高级交易策略-市场中性选股策略
03-05高级交易策略-技术指标类策略
03-06高级交易策略-资产配置策略
03-07时间序列模型-什么是时间序列数据
03-08时间序列模型-时间序列的平稳性检验与白噪声探讨
03-09时间序列模型-时间序列平滑
03-10时间序列模型-【SMA、WMA EWMA】
03-11时间序列模型-金融时间序列建模预测
03-12时间序列模型-【ARMA、ARIMA模型】
03-13时间序列模型-波动的集聚效应
03-14案例分析一-如何通过各种数据描述当前市场状态
03-15案例分析二-CTA策略
03-16案例分析三-经典大师选股策略
03-17案例分析四-市场中性选股策略
03-18案例分析五-技术指标类选股策略
03-19案例分析六-资产配置策略
03-20案例分析七-时间序列策略
04章Python量化投资实战3
04-01投资组合基本概念-超额Alpha选股
04-02投资组合基本概念-CAPM模型
04-03投资组合基本概念-三因子模型选股
04-04投资组合构建-单因子测试
04-05投资组合构建-多因子测试
04-06投资组合构建-常见的组合构建方法
04-07数据挖掘算法在量化投资中的运用-逻辑回归与涨跌预测
04-08数据挖掘算法在量化投资中的运用-支持向量机模型与涨跌预测
04-09数据挖掘算法在量化投资中的运用-聚类与股票配对
04-10舆情分析与关注度模型-文本挖掘概述
04-11舆情分析与关注度模型-文本处理技巧
04-12舆情分析与关注度模型-中文分词
04-13案例分析一-单因子全套测试代码
04-14案例分析二-组合构建案例
04-15案例分析三-文本数据处理案例