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Python量化投资从零基础到实战

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教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学;
学员能快速掌握灵活Python,能在现实中通过此工具解决量化投资等综合金融问题;
可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络。

上课信息

上课时间: 2018年3月23-26日 (四天)
上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00

上课地点: 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近

Python量化投资从零基础到实战

Day 1:Python 编程

◦ 数据类型

▪ 数值类型,字符串,列表,元组,字典,集合

▪ 可变与不可变

◦ 基本语法

▪ 常用运算符

▪ 常用语句

▪ 函数的定义与调用

◦ 进阶技巧

▪ 切片,迭代,列表解析,生成器,迭代器

▪ 面向对象

• 类,封装,与继承

▪ 函数式编程

• map/reduce

• 匿名函数

• 装饰器

• 偏函数

Day 2

• 数据探索

◦ Numpy:数组和向量计算

◦ Pandas 与金融数据处理

▪ 数据清理,转换,合并,重塑

▪ 数据聚合与分组运算

◦ Matplotlib 与数据可视化

◦ 时间序列数据

▪ 日期的采样,频率,移动,及算术运算

• 基于事件趋动的自动化交易系统实践

Day 3

• 基本面选股

◦ 财务指标选股模型

◦ 积极成长策略

◦ 兼具价值与成长之GARP策略

• 常用技术指标

◦ K线

◦ RSI

◦ 均线系统

▪ 移动平均

▪ MACD

◦ 通道

▪ 唐奇安通道

▪ 布林带通道

◦ 随机指标KDJ

◦ 量价关系

◦ 能量潮OBV指标

• 动量

• 宏观择时分析

• Kelly公式与仓位控制

• 配对交易

Day 4

• 卡尔曼滤波器与股价预测

• 网格交易

• 缠论

• 机器学习与量化交易

◦ 神经网路

◦ 随机森林

◦ KNN分析

◦ 支持向量机

◦ 线性判别分析

◦ 二次判别分析

◦ 逻辑回归


报名时间 2017-12-19 00:00 至 2018-03-20 00:00
培训时间 2018年3月23-26日 (四天)
培训地点 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近
培训费用 5000元 / 4200元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价)
授课安排 上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00


课程特色

1:现场教学,可现场和老师互动,解决当下的课程疑惑

2:课程内容丰富,囊括了许多量化投资的理论知识

3:课程内容新颖,应用前沿的学术理论

4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学

5:学员能快速掌握灵活Python,能在现实中通过此工具解决量化投资等综合金融问题

6:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络



课程大纲:

Day 1

一,Python 编程

1, 数据类型

  1.1 数值类型,字符串,列表,元组,字典,集合

  1.2 可变与不可变

2, 基本语法

  2.1 常用运算符

  2.2 常用语句

  2.3 函数的定义与调用

3, 进阶技巧

  3.1 切片,迭代,列表解析,生成器,迭代器

  3.2 面向对象

        3.2.1 类,封装,与继承

  3.3 函数式编程

         3.3.1 map/reduce

         3.3.2 匿名函数

         3.3.3 装饰器

         3.3.4 偏函数


Day 2

二,数据探索

1, Numpy:数组和向量计算

2, Pandas 与金融数据处理

  2.1 数据清理,转换,合并,重塑

  2.2 数据聚合与分组运算

3, Matplotlib 与数据可视化

4, 时间序列数据

  4.1 日期的采样,频率,移动,及算术运算

三,基于事件趋动的自动化交易系统实践


Day 3

四,基本面选股

1, 财务指标选股模型

2, 积极成长策略

3, 兼具价值与成长之GARP策略

五,常用技术指标

1, K线

2, RSI

3, 均线系统

  3.1 移动平均

  3.2 MACD

4, 通道

  4.1 唐奇安通道

  4.2 布林带通道

        4.2.1 随机指标KDJ

        4.2.2 量价关系

        4.2.3 能量潮OBV指标

六,动量

七,宏观择时分析

八,Kelly公式与仓位控制

九,配对交易


Day 4

十,卡尔曼滤波器与股价预测

十一,网格交易

十二,缠论

十三,机器学习与量化交易

1, 神经网路

2, 随机森林

3, KNN分析

4, 支持向量机

5, 线性判别分析

6, 二次判别分析

7, 逻辑回归


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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