2022StudyQuant股票量化训练营价值7999元,百度网盘，阿里云盘下载

课程介绍

课程由鲁迪老师教授 股票量化训练营官网售价7999元
最近遇到一些其他行业的程序员想转行进入量化行业。很多公司并没有被大量的技术压得喘不过气来，很多公司偶尔会接触到几个金融相关的项目。这个时候，如果你懂得量化，你就会有优势。本次训练营主要侧重于股票量化的系统开发和策略研究，可以帮助您学习量化交易系统，还提供了一些策略示例。量化交易实战训练营是为有志于量化投资的爱好者精心定制的背景提升项目。我希望这次训练营的经历是你未来走向量化金融的垫脚石。
训练营结束后，您可以：
帮助您快速进入量化交易。
掌握量化交易系统的相关技能，实现相关市场的自动交易
提供一套股票量化交易框架，更快制定自己的交易策略
学习多种策略思路，助你构建自己交易系统
提供多种策略示例代码学习
拓展人脉-结识一群志趣相投的同学（金融行业大多能多交流）
背景提升-掌握相关项目即可写在简历上提高竞争力

目标学生
对对冲基金、量化金融 (Quant) 和高频交易 (HFT) 等核心职位感兴趣的在校学生或从业者
本科生/在校生硕士/博士求职季
本科在读海外研究生，有全日制工作经验
已经工作但想快速进入量化交易的专业人士

<图说明>
StudyQuant股票量化训练营视频截图

什么是 Quant？
量化分析师在华尔街被称为 Quant，是华尔街最重要和最赚钱的职位之一。 Quant 的工作是设计和实施金融数学模型（主要使用计算机编程），包括衍生品定价、风险评估或预测市场行为。因此，Quant 可以更多地被视为一名工程师。
专业人士表示，“投资者要想从事量化交易，必须是精通金融和计算机语言的复合型人才，金融、建模、编程缺一不可。”金融量化领域的内容涉及基础数据采集与处理、量化交易策略编写与回测、实时程序化交易、衍生品定价、机器学习、高频交易等模块。 “精密的算法系统不仅可以辅助人们进行交易和投资决策，还可以逐步替代国外重复性的体力劳动。金融科技的发展方兴未艾，一定是大趋势。”
但是，量化金融和高端人才创新频繁，门槛高。每个立志成为量化金融分析师的人，都面临着“金融”、“编程”和“建模”三座山。从理论到实践，每一步都需要大量的积累和学习。

课程目录

股票量化训练营
├A股量化投资实战2022
2.3 Python向量化回测中头寸收益的计算
2.4向量化回测的数据可视化
2.5 EXCEL回测
2.6解释回测性能指标
4.1 多因素理论
4.2 多因素构建过程
4.3 因素数据预处理-去极值、中和、标准化
4.4 单因素分组回测代码模板说明
4.5 数据预处理后的单因素回测
4.6 单因素分组回测结果分析
4.7 多因素选股策略代码说明
5.1 CTA策略与程序化交易
5.3 双均线策略- 理论部分
5.4 移动平均线突破策略教学视频
5.5 基于MACD的交易系统
【进阶Python】如何创建新的Python环境和SPYDER
【进阶Python】如何使用Pycharm调试代码（重新quired)
【指南】如何提问
【股票前言】股票课程介绍【必读】
【量化界面】A股自动交易界面2
【量化】界面】A-分享量化界面2
日间交易剥头皮剥头皮策略
├python多领域成量化投资AI数据分析
【Cryptoquant】Anaconda Python3.8安装
【Cryptoquant】Pycharm项目配置及使用教学< br>【Python基础】函数
【Python基础】运算符和控制流
【Python基础】Python Spyder编辑器软件使用教学
【Python基础】为什么要学Python
【Python基础】全局变量与局部变量
【Python基础】模块
【Python数据分析】Numpy基本切片与索引
【Python数据分析】Numpy（多维数组对象）、创建数组、数组数据类型、数组计算
【Python数据分析】Pandas DataFrame
【Python数据分析】Pandas Series2
【Python环境配置】i安装教学Anaconda3.6
【Python自动化办公】BOOTSTRAP
【Python自动化办公】Material Design Bootstrap介绍及演示
【python进阶】多继承的量化交易系统
【python进阶】课堂继承、方法覆盖添加
【python进阶】什么是面向对象编程
【python进阶】类的创建、封装、调用
【Rqalpha】rqalpha介绍及安装、更新资料
【Rqalpha】账户设置及策略运行的不同方法
【Rqalpha】运行策略
【前言】量子歌
【说明】如何学习本章
【说明】如何提问
[数据库环境配置】NAVICAT可视化数据库安装
【环境配置】Pycharm软件安装及软件操作教学
【环境配置】Jyper Notebook启动目录设置2
【环境配置】Jyper Notebook使用教学g插件
【环境配置】Pycharm和Python安装及软件使用教学
【环境配置】安装依赖库
【量化平台】CONTEXT策略操作环境
【量化平台】单因素库存选股策略
【量化平台】策略框架简介
【量化平台】策略编写流程
【量化平台】优矿平台简介
【量化平台】如何获取数据
【量化平台】平台] 计时装置
[量化平台] 订单管理
[量化平台] 账户信息设置
[量化框架] 新建Python环境-conda搭建python环境
[量化框架] 如何开始回测
>【量化框架】如何安装Ta-lib依赖库
【量化框架】项目环境搭建教程示例