摩根纽约总部量化女神手把手教你学Python机器学习与量化交易
资源简介
“量化投资”是指投资者使用数理分析、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，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
资源目录
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00基本预测.mkv 53.11M
第01节-Python数据结构.mkv 70.12M
第01节-简介与Python安装.mkv 103.08M
第02节-Python for Finance 常用packages 学习I.mkv 109.84M
第03节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mkv 177.23M
第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子.mkv 157.40M
第05节-Parameter optimization（参数优化）.mkv 85.06M
第05节-事件驱动的交易策略和实施.mkv 44.85M
第06节-贝叶斯估计.mkv 57.98M
第06节-贝叶斯例子和线性模型.mkv 36.49M
第06节-贝叶斯随机波动率.mkv 16.81M
第07节-金融时间序列分析-I.mkv 166.52M
第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mkv 21.74M
第08节-金融时间序列-II-state model.mkv 29.63M
第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mkv 83.80M
第08节-金融时间序列-II-协整性.mkv 33.93M
第09节-boosting&bagging.mkv 94.82M
第09节-shrinkage regression.mkv 33.68M
第09节-决策树.mkv 39.32M
第09节-线性回归.mkv 32.55M
第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mkv 103.77M
第10节-逻辑回归.mkv 41.90M
第10节-判别分析.mkv 23.19M
第11节- Neural network.mkv 72.81M
第11节-Introduction to Clustering.mkv 61.79M
第11节-主成分分析.mkv 26.88M
第12节-机器学习于量化交易中的应用IV.mkv 233.82M
第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mkv 99.38M
第14节 美式期权和欧式期权定价.mkv 51.54M
第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mkv 69.28M
第15节 信用风险的IRC模型和高斯核.mkv 47.29M
第15节 重点抽样级数和测度变化.mkv 36.73M
第16节 简历和面试II.mkv 14.27M
第16节 面试I.mkv 189.26M
