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Python机器学习与金融量化交易实战

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-1-10 14:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段,这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面,并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统,通过项目把相关知识点串起来,不但技能提升可更快,而且随着项目经验的增长,对于求职/跳槽涨薪也有极大的帮助。

    整个课程以项目为驱动,且给数据、给关键代码,将编程,数据分析和机器学习融入到一个统一的量化交易项目里去。

    上课语言

    这门课将会以python语言为主,搭建一个纯python的mini实验平台。虽然目前市面上已经存在了诸如quantopian等在线回测的服务,但是从零开始搭建一个五脏俱全的小平台,对深入理解整个流程,具有非常重要的意义。(回想一下学习程序语言的时候,我们会被要求写一个简单的解释器,写解释器的目的不是真正使用,而是深入理解)。此外,我们会利用python社区丰富的库,进行数据从提取到建模到执行的方法面面,和其他语言相比,python易于编程和维护,其简洁性亦有助于理解背后的ideas,基于此,本课程的主要语言是python。

    预备基础

    一定的Python数据分析基础

    【课程内容】

    1. 自动化交易综述

    课程内容综述
    自动化/算法交易介绍
    python在自动交易中的应用简介

    2. 量化交易系统综述

    回测
    自动交易
    策略建模
    常见平台使用

    3. 搭建自己的量化数据库

    软件需求
    数据获取方式
    数据存储方式
    金融数据的存储,读取

    4. 用python进行金融数据分析

    数据清理与特征选择
    pandas与金融数据分析

    5. 策略建模综述

    量化交易中的策略建模流程及主要处理方式

    6. 策略建模:基于机器学习的策略建模

    基于机器学习的金融预测

    7. 模型评估与风险控制

    模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法

    8. 自动交易系统的搭建

    基于事件驱动型的自动交易系统
    搭建自动交易系统

    9. 量化策略的实现

    将所有project融入到上节课的系统中
    策略模型与自动化交易系统耦合

    10. 策略优化与课程总结

    如何进行模型选择与优化
    课程回顾与展望

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
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