原标题:零基础学Python量化投资,超值线上课程反复回看
超值网络课程
量化投资是一种严谨、系统化的投资方式,相比起传统投资,量化投资风险低回报高,但是它要求投资者使用数据处理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式,通过对样本数据进行集中比对处理,找到数据之间的关系,制定量化策略,并使用编写的软件程序来执行交易。
本线上课程偏向python量化基础的技能应用,我们将通过大量的金融数据案例,让你先了解量化投资的具体框架,再开始动手使用Python进行实操。
OFO基础课程
OFO基础课程包含七个方面,分别是概念与安装、python基础、python进阶、pandas数据处理、数据计算与统计、因子与事件开发和获取金融数据。
报名本课程,你将能掌握Python数据处理技能、获取全球交易所免费金融数据!!!
课程特色
★ 零基础入门量化投资 ★
我们将详细展示软件安装流程并辅导安装,提供Python数据处理、策略代码与实盘交易的软件等,解决量化投资入门门槛,即使此前未曾接触过编程相关领域的学员也可按照教程快速上手Python量化投资。
★ 碎片化学习&系统性课程 ★
分利用业余的碎片时间,无限次重复回顾课程、结合假期线下实操体系,确保学员可通过线上结合线下快速系统掌握实际策略与编程技能。完成课后的作业与考试,以实操带动python学习,帮你理解python基础内容,有效处理交易所数据。
★ 数据+引擎+实盘 ★
完整的Python开源体系,从实时数据到回测引擎,再连接不同股票市场,工具全是免费公开的资源,掌握开源工具可自由研发策略,进行自主客观科学的量化投资。
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★专业导师社群手把手答疑★
每阶段,导师将在社群里进行难点疑点解答,和学员进行深度互动探讨,手把手带你入门量化投资。深入分享在量化交易实战中我们遇到过的问题,同时我们也会将别人的经验分享给大家。
我们还会设置课后的作业与考试,以实操带动python学习,帮助用户理解python基础内容,有效处理交易所数据。
导师团队介绍
大鱼金融是一家专业的量化投资方案服务平台,导师团队精英拥有超过3年的教学经验,涵盖交易期货期权、股票、外汇、数字货币等领域,教学方面主要负责python量化交易策略研发与数据分析、mongodb数据库管理、vnpy实盘程序与功能程序开发、统计套利策略研发等方向。
课程明星导师
Channel Chan 陈龙
CMT美国特许技术分析师
-美国密歇根大学应用机器学习证书(coursera)
-多年交易期货期权、股票、外汇、商品等经验
-python数字货币量化对冲策略研發
Cam
Big data Architects
-毕业于厦门大学,现任大鱼金融大数据架构师
-负责Mongodb数据库管理
-熟悉bundle数据压缩,Python数据爬取等
田睿奇
CEO of The Bigfish finance
-清华大学生命科学及经济学本科双学位,清华大学金融系硕士
-清华FMBA导师,全国计算机比赛一等奖
-大鱼金融CEO,擅长Python,Java等计算机语言
Zong
澳洲国立大学统计学研究生
-负责Vnpy实盘程序开发
-负责统计套利策略研发
Patrick
英国University of Surrey 信息系统专业研究生毕业
-获得伦敦商业金融学院,英国中级金融建模证书和金融市场交易分析证书
-负责Vnpy功能与程序开发
课程内容
本次上线的OFO基础课程包含七个方面,分别是概念与安装、python基础、python进阶、pandas数据处理、数据计算与统计、因子与事件开发和获取金融数据。
1
概念与安装
概念与安装部分的内容,从安装软件开始,帮助编程小白逐步迈入量化的大门!
Python前景与课程概述
Why Python
Data Technology
How To Learn
Hacker Spirit & Open Sourse
Python安装基础
Win64 anaconda安装
Win64 talib和mplfinance安装
MacOS anaconda安装
MacOS talib和mplfinance安装
2
python基础
Python基础里,主要是介绍Python的语法、数据类型,怎么使用一些函数与模块。
python基础
Python 基础语法
Python 数据类型
Python 数据运算
Python 流程控制
Python 函数设计
Python 模块导入
3
python进阶
Python进阶,会涉及到内建函数、递归函数、切片、迭代、生成器、面向股票获取市值、成交量,计算成交额。
Python进阶
Python内建函数
Python递归
Python高级特性
Python异常处理
Python面向对象
Python继承组合
4
pandas数据处理
pandas数据处理会讲解我们常用的numpy、对股票数据的索引、处理缺失值、resample抽样取周线、对股票多维数据计算合并以及股票数据格式转换
pandas数据处理
Numpy1
series
dataframe
panel
datatime
数据格式转换与迭代
5
数据计算与画图
数据计算与统计,包含股票数据可视化,如价格、回报率等,运用pandas观察股票之间的相关性、使用talib对股票进行不同指标的研究、学习统计收益率、比较股票样本分布和正态分布的差异,判断样本分布峰度,偏度等特性。
数据计算与画图
Matplotlib
Pandas计算
Talib
CandleReseach
如何统计收益率
如何做金融数据统计
6
因子与事件开发
因子事件开发,对比alphalens和SignalDigger两种计算因子绩效的方式,获取数据,对因子进行选股,进行因子分析,将分析结果可视化。介绍两种自定义因子的方法,将事件选股结果可视化。最后提供策略组合的思路,将选股结果进行交集或并集处理,计算绩效,得到相应的选股策略。
因子与事件开发
Alphalens因子选股
Alphalens信息系数
JAQS Signaldata因子分析
JAQS自定义因子
JAQS事件驱动因子
JAQS参数优化器
JAQS因子比较与筛选
JAQS多因子
JAQS策略组合
7
获取金融数据
获取金融数据,介绍RESTFul API,如何使用API获取金融数据,将数据处理成相应的格式,导入到mongodb中,方便我们进行回测。金融数据包含外汇数据、A股数据、商品期货数据和OKEX数据。课程将会介绍金融数据主要获取的参数,如何修改参数获得相应的K线数据,将返回的数据修改数据格式,并对时间和价格进行清洗,使数据方便阅读。最后,介绍如何将获取的数据导入到mongodb中,使得我们能够顺利调用数据进行回测。
获取金融数据
通过RESTFul获取免费数据
获取开源数据服务
将数据存入数据库
学员评价
杨佳 | 四川大学 计算机金融双学位
在大学老师讲的都是相对基础的东西,然后涉及到结合的东西是比较少的,想来这里看看前沿的知识是怎样的。在这里老师从最开始的基本概念到辅助我们最后完成一个很完整的策略都给了我非常大的帮助,我觉得这让我能收获到很多使用Python人工智能处理金融问题的帮助。未来如果还有这么优秀的导师阵容我还会来继续参加的~!
张帆 | 对冲基金交易经理
我做交易大概有五年左右的时间,之前对量化的了解仅限于书上或者新闻上的介绍,概念都比较模糊,参加完这个营队之后,对于量化投资有了更深的了解,包括流程代码等都有更深的印象,老师和课程都很紧凑,真的是干货满满的。课程强度还蛮大的,毕竟一个礼拜要学习包括代码、策略制定等等。即使是零基础的人来学习其实也会有很大的收获,如果是对市场有一定理解的话可能感受会更加深刻。
温成翰 | 投资管理公司总经理
上过这次的课程之后,最大的收获应该是明白了Python在量化投资的应用范围,能有亲身的体验,这应该是最大的收获。还有就是了解到如果善用Python的话能对于现在的投资业务会有极大的提升,现在我们用的Python的都是一些基本的软件,我在这里能看到更多大神应用更多的算法以及模型来做交易,体验是最好的投资吧应该说是。
Python量化基础OFO课程
限时优惠:499元/人
付款方式:
1.银行汇款(请在汇款说明中注明报名人姓名)
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