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[量化金融/量化投资] AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程

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AQF全新认证课程-策略级大数据量化交易实战-超详细金融量化分析师认证考试教程


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        AQF是非常权威的量化金融的考试认证学习教程,AQF量化金融分析师由量化金融标准委员会主考并颁证,是最官方的认证学习课程。但是我们可以提出一个新的视角来看,不是非要局限在认证课程,我们可以从更关心技术的角度来审视这个课程的学习。所以这套相当课程我们可以从做一下剖析,课程是大课堂,也就是篇幅是比较长的。

       课程的大纲也是非常贴合量化金融分析师证书的大纲,同时,也很照顾到了不同技能水平的同学,因为课程是从基础到高级逐步抬升难度的。大致就是5个阶段或者方面的教学:量化投资入门、Python基础、基于Python的经典量化投资教学、策略级交易系统设计、量化交易实战是真正是策略级的量化金融实战教程

===============课程目录===============

(1)\01量化投资前导及课程介绍;目录中文件数:4个
├─1.AQF核心课程知识体系介绍.mkv
├─2.量化策略的python实现和回测.mkv
├─3. 结合代码的编程整体介绍.mkv
├─AQF第01章.pdf
(2)\02量化投资基础;目录中文件数:17个
├─01.量化投资背景及决策流程.mp4
├─02.量化择时.mp4
├─03.量化择时&动量及反转策略.mp4
├─04.结构型基金套利.mp4
├─05.行业轮动与相对价值.mp4
├─06.市场中性和多因子.mp4
├─07.事件驱动.mp4
├─08.CTA_1.mp4
├─09.CTA_2(TD模型).mp4
├─10.CTA_3.mp4
├─11.CTA_4.mp4
├─12.统计套利_低风险套利.mp4
├─13.大数据和舆情分析.mp4
├─14.机器学习.mp4
├─15.高频交易和期权交易.mp4
├─16.其他策略和策略注意点.mp4
├─AQF第02章.pdf
(3)\03Python语言环境搭建;目录中文件数:2个
├─1.Python语言环境搭建.mp4
├─AQF第03章.pdf
(4)\04Python编程基础;目录中文件数:18个
├─01.python数字运算andjupyter介绍.mp4
├─02.字符串.mp4
├─03.Python运算符.mp4
├─04.Tuple和List.mp4
├─05.字典.mp4
├─06.字符串格式化.mp4
├─07.控制结构_1.For循环.mp4
├─08.控制结构_2.If条件判断.mp4
├─09.控制结构_4.While循环.mp4
├─10.控制结构_3.Break&Continue.mp4
├─11.控制结构_5.异常处理.mp4
├─12.函数_1.质数函数.mp4
├─13.函数_2.参数设置.mp4
├─14.函数_3.不定长参数Lambda.mp4
├─15.全局变量和局部变量.mp4
├─16.模块.mp4
├─17.Python当中的重要函数.mp4
├─AQF第04章.pdf
(5)\05Python编程进阶;目录中文件数:22个
├─1.Numpy篇_1.mp4
├─1.数据获取之本地数据读取.mp4
├─10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作.mp4
├─11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习.mp4
├─12.Pandas篇_7.Group操作.mp4
├─13.Pandas篇_8.Concat_Join.mp4
├─14.Pandas篇_9.Merge.mp4
├─15.Pandas篇_10.层次化索引.mp4
├─2.Numpy篇_2.mp4
├─2.数据获取之网络数据读取_1.mp4
├─3.Numpy篇_3.mp4
├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4
├─4.Numpy篇_4.mp4
├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4
├─5.Numpy篇_5.练习.mp4
├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4
├─6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍.mp4
├─6.金融数据处理_2.金融计算.mp4
├─7.Pandas篇_2.Series介绍.mp4
├─8.Pandas篇_3.DataFrame的构建.mp4
├─9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作.mp4
├─AQF第05章Python进阶之Numpy_金程教育.pdf
(6)\06数据可视化;目录中文件数:5个
├─1.Pandas内置数据可视化.mp4
├─2.Matplotlib基础_1.mp4
├─3.Matplotlib基础_2.mp4
├─4.Seaborn.mp4
├─AQF第06章.pdf
(7)\07金融数据处理实现;目录中文件数:13个
├─1.数据获取之本地数据读取.mp4
├─10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换.mp4
├─11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一.mp4
├─12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_1.mp4
├─13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_2.mp4
├─2.数据获取之网络数据读取_1.mp4
├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4
├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4
├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4
├─6.金融数据处理_2.金融计算.mp4
├─7.金融数据处理_3.检验分布和相关性.mp4
├─8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理.mp4
├─9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式.mp4
(8)\08量化交易策略模块;目录中文件数:40个
├─1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1.mp4
├─10.配对交易_2.策略实战_2.mp4
├─11.配对交易_3.回测思路小结.mp4
├─12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论.mp4
├─13.量化投资与技术分析_2.CCI策略.mp4
├─14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1.mp4
├─15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2.mp4
├─16.SMA和CCI双指标交易系统.mp4
├─17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理.mp4
├─18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态.mp4
├─19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1.mp4
├─2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2.mp4
├─20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2.mp4
├─21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略.mp4
├─22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略.mp4
├─23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略.mp4
├─24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统.mp4
├─25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1.mp4
├─26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2.mp4
├─27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理.mp4
├─28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理.mp4
├─29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理.mp4
├─3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3.mp4
├─30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理.mp4
├─31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理.mp4
├─32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理.mp4
├─33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理.mp4
├─34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化.mp4
├─35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现.mp4
├─36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法.mp4
├─37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现.mp4
├─38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
├─39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
├─4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1.mp4
├─40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4
├─5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2.mp4
├─6.三大经典策略_3.均值回归策略_1.mp4
├─7.三大经典策略_3.均值回归策略_2.mp4
├─8.配对交易_1.原理.mp4
├─9.配对交易_2.策略实战_1.mp4
(9)\09面向对象和实盘交易;目录中文件数:9个
├─1.模块内容整体介绍.mp4
├─2.面向对象、类、实例、属性和方法.mp4
├─3.创建类、实例、方法.mp4
├─4.__init__初始化方法.mp4
├─5.面向对象编程实例.mp4
├─6.继承的概念及代码实现.mp4
├─7.面向对象继承的实战案例.mp4
├─8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路.mp4
├─9.用面向对象方法实现股债平衡策略.mp4
(10)\10基于优矿平台的面向对象策略;目录中文件数:14个
├─1.优矿平台介绍.mp4
├─10.优矿策略之均值回归:策略逻辑.mp4
├─11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍.mp4
├─13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数.mp4
├─14.优矿策略之单因子策略模板四:策略逻辑和分析框架.mp4
├─15.优矿策略之多因子策略模板一:策略思路和方法.mp4
├─16.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(1).mp4
├─17.优矿策略之多因子策略模板一:策略讲解(2).mp4
├─18.优矿策略之因子数据处理:去极值和标准化.mp4
├─2.优矿平台回测框架介绍.mp4
├─3.优矿框架之Context对象用法.mp4
├─5.优矿框架之其他重要操作.mp4
├─7.优矿策略之小市值策略写法.mp4
├─8.优矿策略之双均线策略.mp4
(11)\11面向对象实盘交易之Oanda;目录中文件数:14个
├─1.Oanda平台介绍和账户配置.mp4
├─10.Oanda通过实时数据API调取实时数据.mp4
├─11.Oanda读取实时数据并进行resample.mp4
├─12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍.mp4
├─13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理.mp4
├─14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易.mp4
├─2.Oanda账户密码配置和交易框架原理.mp4
├─3.Oanda连接账户并查看信息.mp4
├─3.mp4
├─4.从OandaAPI获得历史数据.mp4
├─6.Oanda高级交易订单.mp4
├─7.Oanda其他高级功能.mp4
├─8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理.mp4
├─9.Oanda实战ADX策略二:策略逻辑编写和可视化.mp4
(12)\12面向对象实盘交易之IB;目录中文件数:9个
├─1.IB实战平台介绍和API安装调试.mkv
├─10.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略结构总览、响应函数逻.mkv
├─11.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易信号逻辑.mkv
├─12.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易主逻辑、策略展示和总结.mkv
├─3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mkv
├─5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mkv
├─6.IB响应函数(wrapper)讲解_3.mkv
├─8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mkv
├─9.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略原理、线程控制原理.mkv
(13)\13基于优矿的进阶学习;目录中文件数:26个
├─1.量化投资策略回测之回测与策略框架.mp4
├─10.基于技术分析的量化投资之RSI择时策略.mp4
├─11.基于技术分析的量化投资之MFI择时策略.mp4
├─12.基于技术分析的量化投资之cci择时策略.mp4
├─13.基于技术分析的量化投资之技术指标总结.mp4
├─14.基于技术分析的量化投资之通道技术.mp4
├─15.量化投资策略精讲之日期效应.mp4
├─16.量化投资策略精讲之动量效应.mp4
├─17.量化投资策略精讲之格雷厄姆成长投资.mp4
├─18.量化投资策略精讲之积极投资策略.mp4
├─19.量化投资策略精讲之价值投资策略.mp4
├─2.量化投资策略回测之评价指标.mp4
├─20.量化投资策略精讲之小型价值股投资策略.mp4
├─21.量化投资策略精讲之交易系统设计的一般原理.mp4
├─22.量化投资策略精讲之均线排列系统.mp4
├─23.量化投资策略精讲之金肯纳特交易系统.mp4
├─24.量化投资策略精讲之海龟交易系统_1.mp4
├─25.量化投资策略精讲之海龟交易系统_2.mp4
├─26.量化投资策略精讲之海龟交易法_3.mp4
├─3.量化投资策略回测之量化策略设计流程简介.mp4
├─4.量化投资策略回测之择时策略举例(双均线).mp4
├─5.量化投资策略回测之量化投资模板1.0选股和择时.mp4
├─6.基于技术分析的量化投资之简介.mp4
├─7.基于技术分析的量化投资之技术指标简介.mp4
├─8.基于技术分析的量化投资之MACD择时策略.mp4
├─9.基于技术分析的量化投资之WVAD择时策略.mp4
(14)\14赠品课程:实战财务分析快速入门课程;目录中文件数:4个
├─1.财务报表分析原理.mp4
├─2.财务报表分析基础知识.mp4
├─3.财务报表指标分析技术.mp4
├─4.上市公司财务报表分析实战案例.mp4
(15)\python量化投资常用代码_jc教育量化投资团队;目录中文件数:1个
├─python量化投资常用代码_jc教育量化投资团队.ipynb
(16)\07金融数据处理实现\讲义;目录中文件数:5个
├─5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb
├─5.2_金融数据处理.ipynb
├─5.3_金融时间序列分析.ipynb
├─5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb
├─AQF第07章核心_9_金融数据源_金程教育.pdf
(17)\08量化交易策略模块\讲义;目录中文件数:0个
(18)\09面向对象和实盘交易\AQF第09章.面向对象和实盘交易;目录中文件数:2个
├─股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb
├─面向对象编程.ipynb
(19)\10基于优矿平台的面向对象策略\AQF第10章.基于优矿平台的面向对象_金程教育;目录中文件数:9个
├─优矿数据获取.nb
├─单因子有效性研究模板.nb
├─去异常值标准化函数讲解.nb
├─双均线策略写法.nb
├─均值回归%2B仓位控制器.nb
├─基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf
├─多因子策略模板.nb
├─小市值策略写法1.nb
├─小市值策略写法2.nb
(20)\11面向对象实盘交易之Oanda\AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_金程教育;目录中文件数:3个
├─ADXTrader.py
├─AQF第11章.pdf
├─实盘交易之Oanda平台.ipynb
(21)\12面向对象实盘交易之IB\AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_金程教育;目录中文件数:4个
├─AQF第12章.pdf
├─event测试.ipynb
├─V5_20170924_实盘交易平台IB_免费数据版.ipynb
├─V6_20170926_IB三均线交易模型实盘交易策略.ipynb
(22)\13基于优矿的进阶学习\AQF第13章.基于优矿的进阶学习;目录中文件数:4个
├─1.1回测与策略框架 .nb
├─1.1回测与策略框架&1.2评价指标.pdf
├─技术分析.pdf
├─经典量化算法.pdf
(23)\08量化交易策略模块\讲义\1.三大经典策略_金程教育;目录中文件数:10个
├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb
├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_18.csv
├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_51.csv
├─5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb
├─5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_27.csv
├─5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_6.csv
├─5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb
├─5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy_hs300_6.csv
├─AQF核心_5_Python交易策略_1.pdf
├─SMA_移动平均及双均线模型_600030_3.csv
(24)\08量化交易策略模块\讲义\2.配对交易_金程教育;目录中文件数:9个
├─AQF核心_5_Python交易策略_2.pdf
├─Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb
├─Pair trading策略.ipynb
├─Pair trading策略_600199_2.csv
├─Pair trading策略_600702_3.csv
├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_5.csv
├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_8.csv
├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_9.csv
├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600702_5.csv
(25)\08量化交易策略模块\讲义\3.量化投资与技术分析;目录中文件数:0个
(26)\08量化交易策略模块\讲义\4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析;目录中文件数:1个
├─6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb
(27)\08量化交易策略模块\讲义\5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育;目录中文件数:2个
├─CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb
├─CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版_002397_3.csv
(28)\08量化交易策略模块\讲义\6.机器学习_金程教育;目录中文件数:9个
├─produce_data.py
├─visualization.py
├─机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换:SVM)_hs300_3.csv
├─机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换:SVM)_hs300_30.csv
├─机器学习策略1——逻辑回归预测股市涨跌(算法转换:SVM).ipynb
├─机器学习策略2——基于SVM回归算法预测股市收益率.ipynb
├─机器学习策略_基于SVM回归算法预测股市收益率_hs300_2.csv
├─机器学习算法基础案例.ipynb
├─量化投资与技术分析_金程教育.pdf
(29)\13基于优矿的进阶学习\AQF第13章.基于优矿的进阶学习\技术分析;目录中文件数:7个
├─BOLL择时策略.nb
├─CCI择时策略.nb
├─MACD择时策略.nb
├─MFI择时策略.nb
├─RSI择时策略.nb
├─WVAD择时策略.nb
├─唐奇通道择时策略.nb
(30)\13基于优矿的进阶学习\AQF第13章.基于优矿的进阶学习\经典量化算法;目录中文件数:9个
├─动量策略.nb
├─史蒂夫•路佛价值投资策略.nb
├─均线排列交易系统.nb
├─惠特尼•乔治小型价值股投资策略.nb
├─日期效应.nb
├─本杰明•格雷厄姆成长股投资策略.nb
├─本杰明•格雷厄姆积极投资策略.nb
├─海龟交易系统.nb
├─金肯特纳交易系统.nb
(31)\08量化交易策略模块\讲义\3.量化投资与技术分析\技术术分析策略和交易系统;目录中文件数:11个
├─01_v2_6.2_技术分析SMA + CCI双指标交易系统_循环法二次优化.ipynb
├─01_v2_6.2_技术分析SMA+CCI双指标交易系统_循环法二次优化_hs300_2.csv
├─01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化.ipynb
├─01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化_hs300_2.csv
├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号.ipynb
├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号_600030_2.csv
├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法_合并交易和持仓信号.ipynb
├─iterrows使用说明.ipynb
├─TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl
├─TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl
├─量化投资与技术分析_金程教育.pdf
(32)\08量化交易策略模块\讲义\3.量化投资与技术分析\量化与形态识别;目录中文件数:2个
├─基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本.ipynb
├─基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本_002398_4.csv
(33)\08量化交易策略模块\讲义\4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析\Data;目录中文件数:2个
├─debt_google_trend.csv
├─paper_data.csv
(34)\08量化交易策略模块\讲义\5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个
├─CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版-checkpoint.ipynb



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Cib

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