量化阿波课程合集,高频量化交易框架与策略研究

量化阿波课程合集，高频量化交易框架与策略研究资源简介：

课程目录：

├──1：回测框架与因子挖掘

|├──必修1.1 从零搭建属于自己的股票回测框架

|├──必修1.10：经典CTA策略复现和优化

|├──必修1.11： 基于技术分析的择时和轮动策略

|├──必修1.12 机器学习在期货上的实战应用

|├──必修1.2 深度探索回测框架与回测应用范例

|├──必修1.3 量小、量稳与优加换手率系列研报复现

|├──必修1.4 动量因子与价量相关性研究

|├──必修1.5 因子衍生技巧与针对性优化

|├──必修1.6 因子切割方法论与遗传算法因子挖掘

|├──必修1.7 因子投研体系构建与入库管理

|├──必修1.8：期货基础知识和时序回测框架

|├──必修1.9：高频期货量价因子研报复现与优化

|└──期货部份预习作业

├──2：股票&期货回测框架与因子挖掘

|├──001.必修1.1 从零搭建属于自己的股票回测框架 .mp4411.51M

|├──002.必修1.2 回测框架的深度挖掘与应用范例 .mp4370.79M

|├──003.必修1.3 量小、量稳与优加换手率系列研报复现 .mp4471.82M

|├──004.必修1.4：动量因子与价量相关性研究 .mp4596.40M

|├──005.必修1.5：因子衍生技巧与针对性优化 .mp4499.87M

|├──006.必修1.6：因子切割方法论与遗传算法因子挖掘 .mp4557.20M

|├──007.课程作业答疑 .mp420.51M

|├──008.必修1.7：期货基础知识和时序回测框架 .mp4298.87M

|├──009.必修1.8：高频期货量价因子研报复现与优化 .mp4335.77M

|└──010.必修1.9：经典CTA策略复现和优化 .mp4355.90M

├──3：高频量化框架与策略研究

|├──001.必修1：股票高频研究方法入门 .mp4516.03M

|├──002.必修2：透过高频数据对交易者结构探究 .mp4432.37M

|├──003.必修3：股票高频研究思路进阶 .mp4307.67M

|├──004.必修4：高频交易概念科普与工程实现基础 .mp4350.24M

|├──005.必修5：从零构建高频交易框架的关键组件 .mp4373.33M

|├──006.必修6：高频交易框架的搭建、实战和应用 .mp4403.96M

|├──007.必修7：高频量化微观结构和价格模型初探 .mp4398.19M

|├──008.必修8：深入微观结构和逐步改进价格模型 .mp4309.11M

|├──009.必修9：逐笔成交分布信息与不平衡信息 .mp4396.60M

|├──010.必修2.10：经典高频Alpha理论与因子建构 .mp4460.13M

|├──011.必修11：高频Alpha、特征工程与因子优化 .mp4534.92M

|└──012.必修12：调价资产与基于连续报价过程策略 .mp4508.32M

├──3：高频量化框架与策略研究（课程+代码）

|├──algo

|├──backtest

|├──factor

|├──live

|├──model

|├──strategy

|├──001.必修2.1：股票高频研究方法入门 .mp4515.91M

|├──002.必修2.2：透过高频数据对交易者结构探究 .mp4432.60M

|├──003.必修2.3：股票高频研究思路进阶 .mp4307.33M

|├──004.必修2.4：高频交易概念科普与工程实现基础 .mp4350.18M

|├──005.必修2.5：从零构建高频交易框架的关键组件 .mp4373.17M

|├──006.必修2.6：高频交易框架的搭建、实战和应用 .mp4404.30M

|├──007.必修2.7：高频量化微观结构和价格模型初探 .mp4398.68M

|├──008.必修2.8：深入微观结构和逐步改进价格模型 .mp4309.26M

|├──009.必修2.9：逐笔成交分布信息与不平衡信息 .mp4396.62M

|├──010.必修2.10：经典高频Alpha理论与因子建构 .mp4459.97M

|├──011.必修2.11：高频Alpha、特征工程与因子优化 .mp4534.92M

|├──012.必修2.12：调价资产与基于连续报价过程策略 .mp4507.54M

|└──provides.py33.69kb

├──S1248-核心课程预修课（5资料＋13视频）

|├──001.量化金融全流程深度剖析

|├──002.因子投资与量化投资揭秘

|├──003.Python编程基础与数据分析

|├──004.数据分析必会要点与技巧

|├──005.化数据平台数据获取实战

|├──001.基础课程1：量化金融基础 .mp4288.43M

|├──002.基础课程 2：量化金融流程深度剖析 .mp4251.27M

|├──003.基础课程 3：因子投资与量化策略揭秘 .mp4298.99M

|├──004.基础课程 4：Python 基础与数据分析 .mp4253.05M

|├──005.基础课时5：数据分析必会 Skills&Tricks .mp4246.62M

|├──006.基础课程 6：数据平台数据获取实战 .mp4259.94M

|├──007.机器学习所需的Python基础 .mp4226.43M

|├──008.LR、SVM、决策树、随机森林等 .mp4214.34M

|├──009.神经网络：FNN、CNN、RNN、LSTM .mp4190.04M

|├──010.进阶模型：transformer与大模型 .mp4222.16M

|├──011.实战Case1——Ensemble Learning的威力 .mp4243.90M

|├──012.实战Case2——因地制宜的特征工程 .mp4252.77M

|└──013.实战Case3——运行在GPU上的神经网络 .mp4134.95M

├──必修二：因子模型搭建、优化与进阶（9视频）

|├──1.必修2.1：基础因子模型搭建与拟合信号 .mp4294.67M

|├──2.必修2.2：从零搭建深度学习模型拟合因子 .mp4282.90M

|├──3.必修2.3：模型信号的收益能力检验 .mp4312.48M

|├──4.必修2.4：多模型集成实战与优化 .mp4357.87M

|├──5.必修2.5：探寻主流模型拟合因子 .mp4335.55M

|├──6.必修2.6：工程化模型构建与实战 .mp4328.95M

|├──7.必修2.7：基于SVM收益率预测 .mp4350.15M

|├──8.必修2.8：基于集成学习模型预测 .mp4288.90M

|└──9.必修2.9：循环神经网络模型研究 .mp4274.00M

├──必修三：高频量化框架与策略研究（9视频）

|├──10_必修3.8：高频Alpha、特征工程与因子优化 .mp4308.94M

|├──11_必修3.9：跳价资产与基于连续报价过程策略 .mp4294.86M

|├──1_研讨课 1：高频量化与业界发展 .mp4125.32M

|├──2_研讨课2：数字货币、钱包机制与交易所分享 .mp4126.48M

|├──3_必修 3.1：高频交易概念科普与工程实现基础 .mp4443.27M

|├──4_必修 3.2：从零构建高频交易框架的关键组件 .mp4305.76M

|├──5_必修 3.3：高频交易框架的搭建、实战和应用 .mp4196.53M

|├──6_必修3.4：高频量化微观结构和价格模型初探 .mp4241.80M

|├──7_必修3.5：深入微观结构和逐步改进价格模型 .mp4310.35M

|├──8_必修3.6：逐笔成交分布信息与不平衡信息 .mp4233.28M

|└──9_必修3.7：经典高频Alpha理论与因子构建 .mp4266.44M

├──必修一：股票&期货的回测框架与因子挖掘（12视频）

|├──10_必修1.10：高频期货量价因子研报复现 .mp4264.46M

|├──11_必修1.11：高频期货量价因子优化研报复现 .mp4313.63M

|├──12_必修1.12：经典CTA策略复现和优化 .mp4305.38M

|├──1_必修1.1：从零搭建属于自己的股票回测框架 .mp4506.38M

|├──2_必修1.2：回测框架的深度挖掘与应用范例 .mp4405.17M

|├──3_必修1.3：量小量稳与优加换手研报复现 .mp4486.29M

|├──4_必修1.4：技术因子与动量因子研报复现 .mp4340.05M

|├──5_必修1.5：因子衍生技巧与针对性优化 .mp4299.66M

|├──6_必修1.6：量价结合的选股因子研究与优化 .mp4235.30M

|├──7_必修1.7：高频价量相关性因子研究与优化 .mp4338.80M

|├──8_必修1.8：因子切割方法论与交易行为因子 .mp4574.37M

|└──9_必修1.9：期货基础知识和时序回测框架 .mp4351.34M

├──核心课程必修一（5视频+5资料）

|├──必修1.1 量化金融全流程深度剖析

|├──必修1.2 因子投资与量化投资揭秘

|├──必修1.3 Python编程基础与数据分析

|├──必修1.4 数据分析必会要点与技巧

|├──必修1.5 量化数据平台数据获取实战

|├──01.必修1.1：量化金融流程深度剖析 .mp4251.14M

|├──02.必修1.2：因子投资与量化策略揭秘 .mp4298.69M

|├──03.必修1.3：Python 基础与数据分析 .mp4252.80M

|├──04.必修1.4：数据分析必会 Skills&Tricks .mp4246.63M

|└──05.必修1.5：数据平台数据获取实战 .mp4259.60M

├──因子模型构建与交易（8视频+代码）

|├──代码资料

|├──001.必修3.1：从单因子到拟合信号——基础因子模型搭建 .mp4396.31M

|├──002.必修3.2：模型信号收益能力检验 .mp4299.77M

|├──003.必修3.3：集成模型实战与优化 .mp4280.25M

|├──004.必修3.4：搭建深度学习模型拟合因子 .mp4339.60M

|├──005.必修3.5：量化投资自动化交易介绍 .mp4266.67M

|├──006.必修3.6：打通投资研究与自动交易 .mp4287.83M

|├──007.必修3.7：基于循环神经网络的收益率预测研究 .mp4256.55M

|└──008.必修3.8：基于卷积神经网络的收益率预测研究 .mp4245.59M