〖课程介绍〗
python量化交易，通过量化交易的概念、框架、策略和打分法、回归法等基础知识的学习，并以模拟交易的方式实现，学习并掌握该技术
课程内容：
1. 量化交易介绍、框架以及策略
2. alpha与beta、多因子策略理论、流程及数据处理
3. 单因子有效性分析、多因子相关性及合成
4. 多因子选股策略-打分法、回归法，以及模拟交易、量化总结
〖课程目录〗
第一章
1图计算复习
2pagerank算法
3社区分类算法
4社区分类的实际应用
5权力的游戏处理斯坦福网络数据上
6权力的中心斯坦福网络数据下
7权力中心解决社区切割
8snowNLP环境搭建
9snowNLP常见用法
10NLP训练数据
11股票趋势分析
12股票绘制按照时间变化的变化图
13作业
第二章
1描述性统计
2随机变量的概念
3离散型随机变量编程
4连续性随机变量编程
5随机变量的二项式分布与期望编程
6随机变量正太分布
7数据分布绘图
8概率随机分布以及线性回归
第三章
1区间估计
2股票的区间估计
3样本比较
4方差分析与方差简介
5编程方差分析
6一元线性回归
8多元线性回顾
9资产收益计算
10资产分红与累计收益
11基于方差分析风险
12股票的风险分析
13最大回撤数据分析
第四章
1组合收益
2绘制收益与累计收益
3组合收益最佳比例
4计算投资组合最优比例
5计算资产定价模型
第五章
1收益与三个影响因子的线性模型
2时间序列编程
3时间序列性质
4时间序列预测未来
5Arma数据模型预测未来
6作业
第六章
1.回顾复习
2股票波动计算
3配对交易
4绘图寻找直觉的配对
5最小距离配对
6价格时间序列与收益率时间序列绘图
7标准差的波动图
8最小距离与指数检验配对
9交易类解决配对计算的问题
10配对交易策略
第七章
1K线图绘制
2早晨之星的抓取
3捕获早晨之星
4抓获乌云盖顶
5动量绘图与动量计算
6动量交易计算
7RSI的计算
8RSI相关指数计算
9RSI策略
第八章
1回 顾
2移动平均方法预测未来股票价格
3加权平均方法预测未来股票价格
3指数加权平均预测未来股票价格
5中国银行股价未来预算
6移动平均线预测交易
7长短线交错预测交易
8MCAD交易
9纠正MACD的变量错误
第九章
1股票盈利原理
2读取联通数据
3绘制唐安琪通道预测涨跌
4唐安其通道40日的交易对比
5布林带通道预测股票的简单实现
6布林带通道交易评估
7RSV预测股票的超买与超卖
8KDJ平滑处理RSV的波动更加精准预测超卖与超买
9KDJ用于交易的评估可以判断黄金之节与死亡之节
10量与价的关系
11obv系数根据成交量预测股票趋势
第十章
1基础与常见量化概念
2股票数据
3自动交易模块
4SMA自动交易分析
5zw开源交易库
6数据回溯
7策略小结
8调用策略
9海龟策略
10动态调用策略
11杂项
12作业
13作业延展
14abu小结
第十一章
1金融框架复习
2模拟交易
3量化交易的前奏
4量化交易拓展
第十二章
1.环境配置
2abu开源金融量化
第十三章
1美国科技股数据透视
2美国科技股微软成交量
3美国科技股成交量与股价联合绘图
4计算每日收益以及累计收益
5苹果股票涨幅跌幅正态分布评估以及线性回归预测
6美国科技股箱形图
7滑动窗口分析
8苹果微软股票线性回归分析
9散点图
10CPU与GPU结构
11合理利用GPU
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