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课程介绍

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适合人群

拥有量化经验的交易者:至少有半年以上的量化交易经验。
数学、统计学、物理工科背景:拥有工科,理科背景的人在掌握Python的基础知识后,迅速学习掌握AI量化交易。

课程大纲

01
解密变革时代的技术:机器学习与机器学习量化交易

【录播】机器学习之What? Why? Where?(30分钟)       暂无试看

【资料】机器学习课件(zip,10.3MB)

【资料】课件获取密码(docx,11.8KB)

【资料】课件(pdf,3.9MB)
02
监督学习与非监督学习

【录播】监督学习与非监督学习(30分钟)
03
走进深度学习&神经网络

【录播】深度学习&神经网络(41分钟)
04
量化交易中机器学习策略的优缺点

【录播】量化交易中机器学习策略的优缺点(24分钟)
05
机器学习小结

【录播】机器学习小结(19分钟)
06
挖掘数据的背后的逻辑:机器学习因子开发

【录播】机器学习的因子与特征工程(19分钟)

【资料】机器学习因子开发课件(pdf,4.7MB)
07
从因子角度认识数据

【录播】从因子角度认识数据(26分钟)
08
因子开发与因子优化

【录播】因子开发与因子优化(38分钟)
09
线性因子评价体系的失效

【录播】线性因子评价体系的失效(14分钟)
10
机器学习环境下的因子评价体系

【录播】机器学习环境下的因子评价体系(10分钟)
11
实战项目:遗传算法因子挖掘

【录播】实战项目:遗传算法因子挖掘(38分钟)

【资料】2个项目代码(zip,10.4MB)
12
实战项目:因子多模型选择

【录播】实战项目:因子多模型选择(22分钟)
13
机器学习因子开发小结

【录播】机器学习因子开发小结(12分钟)
14
量化交易中常用机器学习模型介绍

【录播】量化交易中常用机器学习模型介绍(28分钟)

【资料】机器学习模型课件和代码(zip,2.0MB)

【资料】课件(pdf,2.3MB)
15
一木一森林:从决策树到lightGBM模型

【录播】一木一森林:从决策树到lightGBM模型(16分钟)
16
仿生思维之花:神经网络模型介绍

【录播】仿生思维之花:神经网络模型介绍(12分钟)
17
实战项目:使用lightGBM构建一个机器学习策略

【资料】实战项目:使用lightGBM构建机器学习策略(zip,20.8KB)
18
实战项目:利用Tensorflow构建机器学习策略

【录播】利用Tensorflow构建机器学习策略(上)(33分钟)

【录播】利用Tensorflow构建机器学习策略(下)(23分钟)
19
机器学习模型小结

【录播】机器学习模型小结(8分钟)
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