Quant量化金融【基础+进阶班】
Quant量化金融├──科大财经Quant量化金融【基础班】
| ├──第十二期 完整回放
| | ├──ricequant课件
| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4223.60M
| | ├──2. python数据清洗.mp4233.93M
| | ├──3. 单因子检测原理&数据清洗.mp4195.18M
| | ├──4. 单因子检测&医疗行业分析.mp4245.18M
| | ├──5. 多因子建模动态&静态.mp4256.06M
| | └──6. easytrader程序化交易&回测框架&brinson&barra.mp4316.75M
| ├──第十期 完整回放
| | ├──基础班课件
| | ├──作业讲解
| | ├──1. 量化平台介绍&数据接口获取.mp4236.96M
| | ├──2. Python数据处理语法介绍.mp4189.13M
| | ├──3. 单因子数据清洗.mp4268.05M
| | ├──4. 单因子检测.mp4259.63M
| | ├──5. 静态&动态多因子模型.mp4272.19M
| | └──6. 多因子回测框架.mp4263.20M
| ├──第十三期 2023年2月1日 【最新】
| | ├──课件
| | ├──1. 量化平台介绍&金融因子数据获取.mp4279.32M
| | ├──2.数据清洗.mp4261.72M
| | ├──3.单因子检验（上）.mp4222.17M
| | └──4.单因子检测（下）.mp4263.03M
| ├──第十一期 完整回放
| | ├──ricequant课件
| | ├──作业
| | ├──1. 量化金融学习方法介绍&平台金融数据获取.mp4241.61M
| | ├──2. python数据清洗.mp4235.00M
| | ├──3. 单因子检测原理.mp4196.35M
| | ├──4. 单因子检测源码讲解&医药行业研究.mp4239.70M
| | ├──5. 多因子模型构建静态动态.mp4185.44M
| | └──6. 量化回测框架.mp4219.82M
| ├──Notebook介绍.pdf1.86M
| ├──量化策略回测中的“那些坑”.pdf258.01kb
| └──量化交易接口使用说明.pdf1.92M
└──科大财经Quant量化金融【进阶班】
| ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划
| | ├──images
| | ├──1. 特征工程_因子挖掘_遗传规划.mp4202.72M
| | └──1. 遗传规划特征工程gplearn&机器学习基础概念.ipynb95.11kb
| ├──2. 随机森林&决策树
| | ├──1. 机器学习基础数据获取.ipynb167.84kb
| | ├──1. 决策树、随机森林、模型检验理论.mp4268.99M
| | ├──2. 决策树、随机森林涨跌预测建模.mp42.16G
| | ├──2. 随机森林&决策树.ipynb1.63M
| | ├──Classification Report.jpg45.43kb
| | ├──hs300.csv12.90kb
| | ├──Machine_Learning_quant.csv68.38M
| | ├──混淆矩阵.jpg9.17kb
| | ├──决策树.pdf323.20kb
| | └──树模型图谱.png105.08kb
| ├──202302期
| | ├──1. 机器学习基础&遗传规划
| | ├──2. 机器学习&算法集成
| | ├──3. 机器学习滚动训练&XGB遗传算法
| | └──4. HMM隐马尔可夫择时&RSRS
| ├──3. 机器学习算法模型融合
| | ├──1.算法PK人工智能对指数涨跌预测.ipynb969.76kb
| | ├──1. hs300.csv12.95kb
| | ├──1. 沪深300基于机器学习算法收益预测模型.ipynb933.18kb
| | ├──1. 机器学习算法融合以沪深300中证50为例.mp4246.37M
| | └──hs300_factor.csv56.93M
| ├──4. 量化择时策略三种方法
| | ├──1. HMM&RSRS择时.mp4204.91M
| | ├──1. HMM.pkl137.55kb
| | ├──1. RSRS.py6.74kb
| | ├──1. 隐马尔科夫无监督学习择时预测模型.ipynb318.66kb
| | ├──2. 家电行业为例多因子选股+择时策略.ipynb492.48kb
| | ├──2. 指数估值择时&K线相似计算.mp4231.69M
| | ├──2. 指数估值择时.ipynb940.99kb
| | ├──2. 指数估值择时.mp491.65M
| | └──20170501-光大证券-技术择时系列报告之一：基于阻力支撑相对强度（RSRS）的市场择时(1).pdf1.91M
| ├──5. K线形态相似技术算法
| | ├──2. 相似K线技术在A股市场的三大应用.ipynb496.66kb
| | └──上涨中继形态&HMM隐马尔科夫.mp4205.34M
| ├──单独录像
| | ├──HMM&RSRR择时2022年12月1日.mp4218.70M
| | ├──HMM&RSRS择时.mp4206.52M
| | ├──复权问题.mp434.50M
| | ├──估值择时&K线相似技术 2022年12月9日.mp4139.84M
| | ├──估值择时&k线相似技术 2023年1月12日.mp4188.48M
| | ├──估值择时&K线相似技术.mp4235.89M
| | ├──机器学习决策树随机森林(上).mp4214.01M
| | ├──机器学习决策树随机森林(下).mp4120.05M
| | ├──机器学习决策树随机森林KNN模型融合.mp4128.42M
| | ├──机器学习算法融合.mp4211.45M
| | ├──遗传算法&机器学习投票算法.mp4223.70M
| | └──隐马尔可夫模型和RSRS择时.mp4210.22M
| ├──barra_20150101_20220830.csv1.37G
| ├──barra_20200101_20230101.pkl253.33M
| └──barra_risk_model_handbook_（High_level_－_all_risk_types）.pdf1.25M
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