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零基础入门人工智能AI量化交易到实战案例精讲

作者妙悟
分类人工智能
发布时间2019-11-24
来源https://www.jsdaima.com/video/887.html

零基础入门人工智能AI量化交易到实战案例精讲课程视频教程下载。本课程从交易基础知识讲起,覆盖量化交易中资产标的统计套利、衍生品定价两大部分。通过讲解行业相关知识点、量化平台搭建方法及贴近工业界的实战案例,帮助学员了解并进入量化行业。


一、课程目录
├─00《AI量化交易》课程大纲.pdf
│  
├─00课件
│  │  
│  │      
│  ├─[1]预习_Python
│  │      【初级】简明Python教程.pdf
│  │      【进阶】Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf
│  │      【进阶】python_tutorial(1).pdf
│  │      【高阶】利用Python进行数据分析.pdf
│  │      
│  ├─[2]预习_R
│  │      R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例.pdf
│  │      R语言入门与实践.pdf
│  │      R语言初学者指南.pdf
│  │      R语言实战(中文完整版).pdf
│  │      R语言核心技术手册(第二版).pdf
│  │      
│  ├─[3]预习_C++
│  │      C++Primer+中文第四版.pdf
│  │      现代C++程序设计.pdf
│  │      
│  ├─[4]预习_Matlab
│  │      MATLAB_MAC.txt
│  │      MATLAB_REFRENCES.txt
│  │      MATLAB_WIN.txt
│  │      Matlab经典教程――从入门到精通.pdf
│  │      
│  ├─[5]预习_VBA
│  │      在线学习网站.txt
│  │      
│  ├─[6]预习_数学
│  │      《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf
│  │      微积分教程(上册)清华大学出版社.pdf
│  │      微积分教程(下册)清华大学出版社.pdf
│  │      数学之美.pdf
│  │      概率论与数理统计同济大学.pdf
│  │      线性代数.pdf
│  │      线性代数重点_by Jason.pdf
│  │      高数上册重点Jason.pdf
│  │      高数下册重点Jason.pdf
│  │      
│  ├─[7]预习_金融
│  │      Steve_ShreveStochastic_Calculus_for_Finance_II.pdf
│  │      successful algorithmic trading中文版简校版.pdf
│  │      《Python与量化投资-从理论到实战》 代码.rar
│  │      打开量化投资的黑箱原书第2版.pdf
│  │      海龟交易法则.pdf
│  │      积极型投资组合管理:控制风险获取超额收益的数量方法(第二版).pdf
│  │      量化投资以Python为工具.pdf
│  │      金融计量学:从初级到高级建模技术.pdf
│  │      金融随机分析I(中文版_1-2卷).pdf
│  │      
│  ├─[8]预习_机器学习
│  │      机器学习(Ng教授)作业及讲义.zip
│  │      机器学习_周志华.pdf
│  │      机器学习实战(中文版+英文版+源代码).zip
│  │      机器学习简单分析.rar
│  │      稀牛学院×网易云课堂《机器学习工程师》微专业_课程大纲.pdf
│  │      
│  ├─[9]预习_深度学习
│  │      Deep Learning.pdf
│  │      PRML中文版.pdf
│  │      Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf
│  │      TensorFlow实战_黄文坚.pdf
│  ├─[10]预习_区块链
│  │      人工智能时代一本书读懂区块链金融.pdf
│  │      
│  └─课程_PDF
│          第一章 量化交易基础:成对交易与模型自动化.pdf
│          第二章 寻找市场中的alpha.pdf
│          第三章 投资组合的对冲和多因子模型.pdf
│          第四章 Barra风险模型和波动率.pdf
│          第四章 Barra风险模型和波动率【新】.pdf
│          第五章 CTA入门与CTA策略回测.pdf
│          第六章 传统CTA.pdf
│          第七章 机器学习CTA.pdf
│          第八章 仓控制和分配 .pdf
│          第九章 市场的动量和反转.pdf
│          第十章 瞬息万变的市场,毫厘之间的交易机会.pdf
│          第十一章 降低时延,增加收益.pdf
│          第十二章 离散模型.pdf
│          第十三章 连续模型.pdf
│          第十四章 隐含波动率微笑.pdf
│          第十五章 现代衍生品定价模型.pdf
│          第十六章 模型与数值计算方法进阶.pdf
│          第十七章 面向对象的编程.pdf
│          第十八章 利率衍生品模型.pdf
│          第十九章 企业利率衍生品模型.pdf
│          101 Formulaic Alphas.pdf
│          20180106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告(一):Barra模型初探,A股市场风格解析.pdf
│          20180303-方正证券-方正证券“星火”多因子系列(二):Barra模型进阶,多因子模型风险预测.pdf
│          20190507-财通证券-财通证券“拾穗”多因子系列报告(第11期):多因子风险预测,从怎么做到为什么.pdf
│          Common risk factors in the returns on stocks and bonds.pdf
│          Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies.pdf
│          Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns.pdf
│          The Cross-Section of Expected Stock Returns.pdf
│          The_Barra_US_Equity_Model_(USE4)August 2011.pdf
│          The_Barra_US_Equity_Model_(USE4)September 2011.pdf
│          A-Closed-Form-Solution-for-Options-with-Stochastic-Volatility-with-Applications-to-Currency-Options.pdf
│          AI量化交易3期 _ 学员手册.pdf
│          botvs.py
│          fundation of machinelearning.pdf
│          h2o-3.8.3.3.rar
│          Quantitative_trading_basis_v2.zip
│          stanford machine learning.zip
│          Stochastic Calculus for Finance II - Quantitative Finance Summaries.pdf
│          《AI量化交易》微专业预习指导  V1.0.pdf
│          安装h2o.txt
│          更新库Module脚本.py
│          期权、期货及其他衍生产品__原书第8版【马尔科夫、布朗、伊藤、BS、蒙特卡罗】.pdf
│          稀牛云实验平台关联说明与使用指导(QT3).pdf
│          迭代课程观看指南.pdf
│          量化投资,以Python为工具(代码及数据).tar.bz2
│          随机过程_Sheldon M.Ross著.pdf
│          
├─01AI量化交易微专业系列直播课
│      课时1量化交易实战应用与就业――全方位探索AI量化交易(下).mp4
│      课时2打开量化交易的大门――全方位探索AI量化交易(上).mp4
│      课时3老司机领你探索AI量化交易.mp4
│      课时4从小白到入门,给程序员的量化交易第一课.mp4
│      课时5走近科学:传说中的量化策略到底多神秘?.mp4
│      课时6如何应用量化技术做全球资产配置.mp4
│      课时7AI量化交易,你不可不知的另类数据投资.mp4
│      课时8不要怂!非CS非math的量化小白入门经验分享.mp4
│      课时9一探究竟,量化实例讲解.mp4
│      
├─02量化交易基础
│  └─第1章 量化交易基础:成对交易与优化
│          1.1 量化交易简介.mp4
│          1.2 大纲简介与课程设置.mp4
│          1.3 成对交易算法.mp4
│          1.4 【Python实战】基于成对交易算法的目标股票池选取和自动交易.mp4
│          1.5 成对交易问题探讨与模型优化.mp4
│          1.6 【Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型.mp4
│          1.7 课程声明.mp4
│          
├─03投资标的:Alpha策略篇
│  ├─第2章 寻找市场中的alpha
│  │      2.1 利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.mp4
│  │      2.2 【Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证.mp4
│  │      2.3 量价因子和基本面因子的有效性和换手率.mp4
│  │      2.4 因子的评价体系和IC,IR,在自制回测框架中加入因子评价指标.mp4
│  │      2.5 因子间相关性和PCA,利用自制回测框架计算因子的相关性矩阵.mp4
│  │      2.6 【Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.mp4
│  │      2.7课程声明.mp4
│  │      
│  ├─第3章 投资组合的对冲和多因子模型
│  │      3.1 如何用期货对冲beta收益,做到无论市场涨跌与否都能赚得收益.mp4
│  │      3.2 基于均价、开盘-收盘价在自制回测框架中加入更细致的撮合.mp4
│  │      3.3 【Python实战】建立简单投资组合的对冲回测,检验策略收益.mp4
│  │      3.4 线性回归和多因子股票组合,画出无视牛熊市的超额收益曲线.mp4
│  │      3.5 因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.mp4
│  │      3.6 【Python实战】回测多因子组合策略,提升自己策略的收益表现.mp4
│  │      3.7课程声明.mp4
│  │      
│  ├─第4章 Barra风险模型和波动率
│  │      4.1 Barra风险模型的风格因子,了解市场不同阶段股票的涨幅特征.mp4
│  │      4.2 风格因子在投资组合上的暴露,在回测系统中加入风险暴露模块.mp4
│  │      4.3 【Python实战】利用减小风格暴露减少多因子组合的历史回撤.mp4
│  │      4.4 协方差矩阵和组合收益波动率,凸优化在组合投资中的应用.mp4
│  │      4.5 利用sharp ratio评价组合策略,实现多倍杠杆进入股市.mp4
│  │      4.6【Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.mp4
│  │      4.7课程声明.mp4
│  │      
│  └─第4章 【新】第四章 Barra风险模型和波动率
│          4.0本章概述.mp4
│          4.1风险模型简介.mp4
│          4.2Barra结构化风险模型.mp4
│          4.3因子收益风险估计.mp4
│          4.4特质收益风险估计.mp4
│          4.5【Python实战】Barra风险模型A股本土化.mp4
│          4.6课程声明.mp4
│          
├─04投资标的:CTA传统与进阶篇
│  ├─第5章 CTA入门与CTA策略回测
│  │      5.1.1什么是CTA策略.mp4
│  │      5.1.2CTA策略的主要特点与分类.mp4
│  │      5.1.3CTA策略的盈利来源.mp4
│  │      5.2.1CTA信号的定义,三种不同的定义方法.mp4
│  │      5.2.2使用Sharpe、Calmar,最大回撤,收益回撤比评价CTA策略.mp4
│  │      5.2.3看得见的看不见的交易成本.mp4
│  │      5.2.4回测和真实交易的差距.mp4
│  │      5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4
│  │      
│  ├─第6章 传统CTA
│  │      6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.mp4
│  │      6.2样本内和样本外.mp4
│  │      6.3过拟合和欠拟合.mp4
│  │      6.4【python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.mp4
│  │      
│  ├─第7章 机器学习CTA
│  │      7.1什么是机器学习.mp4
│  │      7.2监督与非监督式学习.mp4
│  │      7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp4
│  │      7.4传统的因子分析为什么不适合用来理解机器学习“黑箱”.mp4
│  │      7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.mp4
│  │      7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4
│  │      7.7【python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.mp4
│  │      
│  └─第8章 仓位控制和分配
│          8.1基于预测值和其他指标进行仓位控制.mp4
│          8.2波动率倒数模型.mp4
│          8.3均值-方差模型(Mean Variance Model).mp4
│          8.4Black Litteman 模型.mp4
│          8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.mp4
│          8.6【Pyhton实战】用Python实现Mean Variance模型.mp4
│          
├─05投资标的:高频交易篇
│  ├─09.第九章 市场的动量和反转
│  │      9.1多股票的相关性,了解行业内股票的轮动和互相牵扯关系.mp4
│  │      9.2【Pyhton实战】寻找行业最相关的两只股票并设计相关性策略.mp4
│  │      9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.mp4
│  │      9.4回归和动量:市场的正反面.mp4
│  │      9.5【python实战】设计简单的均值回归策略和动量突破策略_20190722_222817.mp4
│  │      
│  ├─10.第十章 瞬息万变的市场,毫厘之间的交易机会
│  │      10.1什么是order book.mp4
│  │      10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4
│  │      10.3在回测框架中解析高频数据.mp4
│  │      10.4大单策略.mp4
│  │      10.5【python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.mp4
│  │      10.6CPU和订单延时.mp4
│  │      10.7python实战,设计大单策略在500ms模拟延时下验证策略有效性.mp4
│  │      
│  └─11.第十一章 降低时延,增加收益
│          11.1对冲基金_20190722_222903.mp4
│          11.2处理器-网课的效率.mp4
│          11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4
│          11.4处理器调度.mp4
│          11.5设计调度策略为高频交易服务.mp4
│          11.6【python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益.mp4
│          
├─06 衍生品:定价模型初级稿
│  ├─12第十二章 离散模型
│  │      01.12.1衍生品定价部分介绍.mp4
│  │      02.12.2做市商和Quant.mp4
│  │      03.12.3衍生品(Derivatives).mp4
│  │      04.12.4二叉树模型(Binomial model).mp4
│  │      05.12.5参考书目.mp4
│  │      06.12.6【python实战】二叉 树模型.mp4
│  │      
│  ├─13第十三章 连续模型
│  │      01.13.1布朗运动和lto积分.mp4
│  │      02.13.2布莱克-斯科尔斯(Black Scholes)模型.mp4
│  │      03.13.3蒙特(Monte Carlo)模拟股票.mp4
│  │      04.13.4Greeks希腊字符.mp4
│  │      05.13.5 参考书目.mp4
│  │      06.13.6【python实战】用Black Scholes模型期权定价.mp4
│  │      
│  ├─14第十四章 隐含波动率微笑
│  │      01.14.1隐含波动率.mp4
│  │      02.14.2现实中的问题.mp4
│  │      03.14.3 赫斯顿模型(The Heston model)_20190810_191354.mp4
│  │      04.14.4校准(calibration).mp4
│  │      05.14.5参考章节-只有一张图片.doc
│  │      06.14.6【python实战】Heston模型的校准.mp4
│  │      
│  └─15第十五章 现代衍生品定价模型
│          01.15.1蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟进阶.mp4
│          02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.mp4
│          03.15.3差分法.mp4
│          04.15.4参考书目.mp4
│          05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4
│          
├─07.衍生品:定价模型高级篇
│  ├─16第十六章 模型与数值计算方法进阶
│  │      16.1跳跃过程_20190826_233622.mp4
│  │      16.2Heston 模型的推导与启发.mp4
│  │      16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.mp4
│  │      16.4参考书目.mp4
│  │      16.5【Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型.mp4
│  │      
│  ├─17第十七章 企业级量化(Quant)库介绍
│  │      17.1QuantLin简介.mp4
│  │      17.2面向对象的编程.mp4
│  │      17.3设计模式(Design Patterns).mp4
│  │      17.4定价引擎(Picing Engine).mp4
│  │      17.5参考资料.doc
│  │      
│  ├─18第十八章 利率衍生品模型
│  │      18.1利率衍生品介绍.mp4
│  │      18.2Ho-lee,CIR and Hull White.mp4
│  │      18.3计价物的变化.mp4
│  │      18.4HJM(Heath-Jarrow-Morton)定价体系.mp4
│  │      18.5参考书目.mp4
│  │      18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp4
│  │      
│  ├─19第十九章 企业利率衍生品模型
│  │      19.1The Stochastic Alpha Beta(SABR)model.mp4
│  │      19.2SABR模型存在的套利.mp4
│  │      19.3无套利SABR模型.mp4
│  │      19.4 Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4
│  │      19.5参考书目.mp4
│  │      19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4
│  │      
│  └─20第二十章 其他衍生品,定价模型以及更多资源
│          20.1奇异期权(Exotic options).mp4
│          20.2信用违约互换(Credit Default Swap).mp4
│          20.3 大宗商品(Commodities).mp4
│          20.4外汇(Foreign Exchange).mp4
│          20.5参考书目.mp4
│          
├─08.前沿:最新AI技术应用篇
│  ├─第二十一章 区块链与数字货币的量化实战
│  │      21.1区块链梗概.mp4
│  │      21.2区块链技术原理.mp4
│  │      21.3关于数字货币.mp4
│  │      21.4.对接去中心化交易所.mp4
│  │      21.5数字货币交易的进阶学习.mp4
│  │      
│  ├─第二十三章 强化学习和股票日内交易策略
│  │      23.1背景与使用场景.mp4
│  │      23.2强化学习模型算法.mp4
│  │      23.3【Pyhton实战】Q-Learning 解决小游戏.mp4
│  │      23.4股票交易问题设定.mp4
│  │      23.5【Pyhton实战】创建智能炒股AI.mp4
│  │      23.6强化学习进阶攻略.mp4
│  │      
│  └─第二十二章 自然语言与卷积神经网络模型
│          22.1新闻与大事件对股票影响.mp4
│          22.2自然语言处理.mp4
│          22.3案例:自然语言处理三大经典案例.mp4
│          22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4
│          22.5【Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.mp4
│          22.6自然语言处理进阶学习攻略.mp4
│          
├─09.求职:从业经验篇
│  └─第二十四章 从业经验分享
│          24.1Alpha策略从业经验分享.mp4
│          24.2CTA从业经验分享.mp4
│          24.3高频交易从业经验分享.mp4
│          24.4定价模型从业经验分享.mp4
│          
├─10.趣味:德州扑克中的量化与策略
│      1.0导读篇.mp4
│      1.1德州扑克历时及规则.mp4
│      1.2德州扑克的量化与概率计算.mp4
│      1.3德州扑克智能策略.mp4
│      
└─【资料】实验课程
    ├─1学习使用在线实验环境
    │      1学习使用在线实验环境.doc
    │      1学习使用在线实验环境.png
    │      1学习使用在线实验环境.pdf
    │      
    ├─2第一门:量化交易基础
    │      2Quantitative_trading_basis.zip
    │      2第一门:量化交易基础.png
    │      
    ├─3第二门:投资标的:Alpha策略篇
    │      3New_Alpha_Strategy.zip
    │      3第二门:投资标的:Alpha策略篇.png
    │      
    ├─4第三门:投资标的:CTA传统与进阶篇
    │      4CTA.zip
    │      4第三门:投资标的:CTA传统与进阶篇.png
    │      
    ├─5第四门:投资标的:高频交易篇
    │      5High_frequency_trading.zip
    │      5第四门:投资标的:高频交易篇.png
    │      
    ├─6第五门:衍生品:定价模型初级篇
    │      6Derivative_Pricing_Part1.zip
    │      6第五门:衍生品:定价模型初级篇.png
    │      
    └─7第六门:衍生品:定价模型高级篇
            7第六门:衍生品:定价模型高级篇.doc
            7第六门:衍生品:定价模型高级篇.png
            7第六门:衍生品:定价模型高级篇2.png

二、课程目标
从交易基础知识讲起,学习基本的量化分析,数据处理,交易信号生成和投资组合管理。掌握主流的量化交易策略,从零到一掌握金融数据分析,量化交易策略编写,交易策略回测,了解量化平台搭建方法,并在实盘上交易,通过贴近行业的实战案例,帮助学员了解井进入量化行业。

三、适用人群
想掌握交易和量化金融领域的Al应用的量化小白;有IT背景的想转行量化的程序员;想加入私募、金融科技创业公
司;或者希望进一步提升自 己的竞争力,丰富自己现有的策略体系的金融相关领域工作的职场人士

四、什么是量化交易
量化交易主要包含金融、数学及编程三大方面知识,是从历史金融数据中挖掘出影响投资标的特征,再经建模分析、优化参数、回测分析,使用程序进行自动交易并获得超额收益的方式。

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