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Python量化投資

Bruce007 算法工程師
難度中級
時長 1小時59分
學習人數
綜合評分9.47
5人評價 查看評價
9.2 內容實用
9.6 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
簡介:現如今,隨著大數據和人工智能的發展,投資的手段也跟隨者技術革新進行迭代,量化在投資中的地位越來越重要;本課程將帶領大家揭開量化投資神秘的面紗,掌握基本的量化投資手段。

第1章 Python量化投資簡介、策略和研究流程

本章節講解什么是量化投資,量化投資的理論基礎以及發展趨勢;講述各種類型的量化投資策略;梳理如何進行量化策略的研究開發步驟;從數據到回測以及最終的評測。

第2章 常用的數據讀取、存儲和操作函數

本章節梳理常見的數據處理類型,包含csv//json/xlsx/pkl/log等數據的基本處理方法與高效,在進行數據處理過程中高頻使用的函數,集中介紹numpy和pandas庫,讓數據處理更高效。

第3章 單因子模型、多因子合成與多因子實現

本章節講述單因子檢測的主要方法,通過分組、多空以及信息系數等對單因子進行有效的評價和篩選;介紹多因子的合成方法:等權、IC均值加權、IC_IR加權及其方法的優劣。
課程須知
1、對python基礎知識已經掌握,如數組、列表、字典、類、對象。 2、對基本的數據統計知識、線性代數知識已經掌握,比如均值方差、顯著性檢驗、矩陣的運算、線性回歸等。
老師告訴你能學到什么?
1、量化投資的策略類型和研究流程; 2、常用的數據類型的處理; 3、常用的數據清洗處理的函數; 4、清洗數據的流程; 5、缺失值處、極值處理、標準化處理、中性化、正交化處理方法 ; 6、單因子評價的主要方法; 7、如何進行多因子合成。

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