中国领汇团队,谢佳颖主控,李进财主控,蔡森期权滚量,炒股票期货外汇期权入门基础实战交易视频课程教程--财汇控

今天是

现在位置:首页 » 量化交易课程 » 高顿教育 量化Python大师系列之金融知识课

高顿教育 量化Python大师系列之金融知识课
作者:财汇控   分类:量化交易课程   评论(0)   浏览(555)   关键词: 高顿教育 量化Python

为什么学量化
定量模型决策,不受情绪干扰
以数据支撑决策,用程序执行动作,从思想构建
到交易动作实现两方面避免情绪波动的干扰。
交易环节精准设置,提升风控能力
设置模型前对风控指标精确设置,在回测中对策略
进行分析与调整优化,不断提升策略抗风险能力。
程序执行交易,减少盯盘负担
用程序监控市场情况,高效捕捉交易关键点,自动执行模型
所下交易指令,减轻从盯盘到手动操作的多重精力负担。

搜狗截图20230730210508.png


谁适合学习
各行各业在职人员
掌握程序化交易能力,不占用工作时间找到资产第二增长曲线
企业经营管理者
系统构建量化风控体系,降低投资风险增加被动收入
自由职业者
提升投资系统认知,实现个人财富的保值增值
家庭理财者
运用量化合理配置资产,利用投资收益提高生活品质
高校学生/转行人员
从零学习量化知识体系,熟悉主流交易策略,获取行业入门敲门砖

传统金融从业者
提升量化分析技能,强化策略研发能力,实现职业突破

在实盘中检验成果
在PTrade实盘课中,领略自动化交易的魅力,掌握从模拟到实盘
中会遇到的问题处理方法。
全业务
股票、两融、期货、期权
C智能化
极速策略交易、算法服务、策略TO服务
高性能
极速策略、大并发
个性化

快速高效服务

第2节:The Random Behaviour of Asset.mp4
第3节:Binomial Models.mp4
第4节:PDEs & Transition Density Functions.mp4
第5节:Applied Stochastic Calculus l.mp4
第6节:Applied Stochastic Calculus Il.mp4
第7节:Further Probability Theory(Tutorial).mp4
第8节:Introduction to Financial Time Series (P.mp4
第10节:Portfolio Management (1).mp4
第10节:Portfolio Management.mp4
第11节:M2L1回放未剪辑版.mp4
第12节:Binomial Trees in Option Pricing.mp4
第13节:Fundamentals of Optimization.mp4
第14节:PDEs-Theory & Applications.mp4
第14节1: PDEs- Theory & Applications.mp4
第15节:Portfolio Optimisation.mp4
第16节:Value at Risk &Expected Shortfallmp4
第17节: Asset Returns:Key Empirical Stylised F.mp4
第18节:Volatility Models: The ARCH Framework.mp4
第19节:Value at Risk &GARCH.mp4

第20节:Statistical Essentials for VaR &ES.mp4
第21节:Risk Regulation & Basel III.mp4
鎮22节:Collateral & Margins.mp4
篡23节:PDEs-Theory &Applications 补充mp4
鎮24节:Black Scholes Model.mp4
鎮25节:Martingales Theory-Application to O.mp4
鎮26节:Black Scholes Option Pricing.mp4
鎮28节:Intro to Numerical Methods.mp4
镇29节:Monte Carlo Simulation.mp4
蕴30节:Finite Difference Methods.mp4
镇31节:Exotic Options.mp4
蕴32节:Understanding Volatility.mp4
镇鎮33节:Implied Volatility.mp4
蕴34节:Further Numerical Methods.mp4
蕴35节:Derivatives Market Practice.mp4
蕴36节:Numerical Methods & Further Topics i.mp4
鍞37节:Advanced Greeks.mp4
莫38节:Advanced Volatility in Complete Mark.mp4
镇39节:Should you Hedge with Implied Volatility-.mp4
籤40节:Latex Workshop.mp4
籤41节: An Introduction to Machine Learning I.mp4
籤42节: An Introduction to Machine Learning Il.mp4
鋂43节: Intro to Machine Learning using Scikit-learn.mp4
笛44节:Maths Toolbox for Machine Learning.mp4
鋂45节:Supervised Learning I -Regression Methods.mp4
第46节:Supervised Learning Il.mp4
籤47节:Decision Trees and Ensemble Models.mp4
籤48节:KNN & SVR for Stock Prediction.mp4
笛49节:Practical Machine Learning Case Studies.mp4
筠50节:Unsupervised Learning l.mp4
笛51节:Gradient Boosting for Price Prediction.mp4
錡52节:Data Source & Market Prediction.mp4
第53节:Unsupervised Learning Il.mp4
笛54节:Deep Learning &Neural Networks.mp4
銪55节:K-Means Clustering &Self Organising Maps.mp4
笛56节: Natural Language Processing.mp4
第57节:Reinforcement Learning I.mp4
籤58节: Application of Neural Networks using TensorFlow & Keras.mp4
第59节:Reinforcement Learning Il.mp4
第60节:Al Based Algo Trading Strategies.mp4
第61节:Reinforcement Learning.mp4
第62节:Practical Machine Learning Case Studies in Finance.mp4
第63节:Fixed Income and Products Analysis.mp4
第64节:Stochastic Interest Rate Modeling.mp4
第65节:Calibration & Data Analysis.mp4
第66节:Probabilistic Methods for Interest Rates.mp4
第67节:Heath Jarrow and Morten Model.mp4
第68节:Heath Jarrow Morton.mp4
第69节:The Libor Market Model.mp4
第70节:Further Monte Carlo.mp4
第71节:Co-Integration for Trading.mp4
第72节:Credit Default Swaps.mp4
鏑73节:Rates Topic Title TBC.mp4
第74节:Credit Derivatives &Structural Models.mp4
第75节:Intensity Models.mp4
第76节:Intensity models (python).mp4
第77节:Final Project Workshop I.mp4
第78节:CDO &Correlation Sensitivity.mp4
第79节:×-Valuation Adjustment.mp4
篱80节:CDS Pricing.mp4
簿81节:Final Project Workshop Il.mp4
篇82节:Final Project Tutorial I.mp4
镇83节:Final Project Tutorial Il.mp4
第84节:Final Project Tutorial IIl.mp4






    转载分享请注明原文地址(中国领汇团队,谢佳颖主控,李进财主控,蔡森期权滚量,炒股票期货外汇期权入门基础实战交易视频课程教程--财汇控):https://www.caihuikong.com/post-2641.html
  • 免责声明

      本站所有涉及视频及图书,公式等由互联网搜索收集而来,本站不拥有此类资料的版权。 本站作为资源服务提供者,对非法转载,盗版行为的发生不具备充分的监控能力。但当版权拥有者提出侵权指控并出示充分的版权证明材料时,本站负有移除盗版和非法转载作品以及停止继续传播的义务。 本站在满足前款条件下采取移除等相应措施后,不为此向原发布人承担违约责任或其他法律责任,包括不承担因侵权指控不成立而给原发布人带来损害的赔偿责任。 如果版权拥有者发现自己作品被侵权,请及时向本站提出权利通知,并将姓名、电话、身份证明、具体链接(URL)、省版权局和国家版权局核发的版权所属证明及详细侵权情况描述发往本站邮箱370662024@qq.com,本站在收到相关举报文件后,在3个工作日内移除相关涉嫌侵权的内容。
  • 财汇控