用Python机器学习怎么做量化投资

axiba77 发表于 2017-5-19 16:59
谢谢分享  有更具体的简介吗

课程大纲：
基础班（一天）：Python语言基础与金融统计分析
Part1：Python语言学习与应用
1、Python语言简介
2、运算符与表达式
3、Python控制流
4、Python函数
5、Python模块
6、异常处理与文件操作
7、Python绘图
8、Numpy篇
9、Pandas篇
10、数据库连接
Part2：金融统计分析概论
1、统计学理论   
（1）统计学概论   
（2）描述性统计   
（3）参数估计   
（4）假设检验   
2、多变量相关性分析
3、线性回归模型
案例分析：
案例一：大型股票数据库读取股票数据
案例二：A股市场股票数据绘图
案例三：交易数据描述性统计
案例四：非金融专业数据获取方法

实战班（三天）
天：
Part1：金融数据处理高级编程
1、Pandas深入分析
2、金融因子数据生成
3、常见的金融数据整理方式
Part2：量化投资概述  
1、投资策略回顾与比较   
2、基本面、技术分析和量化的联系与区别   
3、量化投资概述
4、量化投资风险与管控
Part3：量化投资Python平台介绍
1、数据获取
2、回测框架介绍
3、回测注意问题。
案例分析：
案例一：市盈率手动计算
案例二：Panel数据的存储与提取
案例三：简单的均线穿越策略实现

第二天：
Part1：市场描述策略
描述性研究
Part2：高级交易策略
1、CTA策略
2、大师选股策略
3、市场中性选股策略
4、技术指标类策略
5、资产配置策略
Part3：时间序列模型
1、什么是时间序列数据  
2、时间序列的平稳性检验与白噪声探讨  
3、时间序列平滑  
4、【SMA、WMA EWMA】
5、金融时间序列建模预测
6、【ARMA、ARIMA模型】
7、波动的集聚效应  
案例分析：
案例一：如何通过各种数据描述当前市场状态
案例二：CTA策略
案例三：经典大师选股策略
案例四：市场中性选股策略
案例五：技术指标类选股策略
案例六：资产配置策略
案例七：时间序列策略

第三天：
Part1：投资组合基本概念
1、超额Alpha选股
2、CAPM模型
3、三因子模型选股
Part2：投资组合构建
1、单因子测试
2、多因子测试
3、常见的组合构建方法
Part3：数据挖掘算法在量化投资中的运用  
1、逻辑回归与涨跌预测   
2、支持向量机模型与涨跌预测  
3、聚类与股票配对  
Part4 舆情分析与关注度模型  
1、文本挖掘概述   
2、文本处理技巧
3、中文分词
案例分析：
案例一：单因子全套测试代码
案例二：组合构建案例
案例三：文本数据处理案例

谢谢楼主分享

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油麦菜花 发表于 2017-5-19 08:55
果断报名参加Python量化投资

你报名了吗

谢谢分享

Python怎么做量化投资-王小川老师告