AQF【Python基础+量化进阶】基于Python的量化学习课程讲义

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+20180318AQF模考题解析代码            723.0 KB
| v1_180306_模考题解析_单选题_.ipynb             178.0 KB
| v1_180306_模考题解析_多选题_.ipynb             72.4 KB
| v1_180306_模考题解析_解答题_.ipynb             472.0 KB
+20180318AQF模拟题完全解析            2.3 MB
| 20180318AQF模拟题完全解析（考前必看）.pdf             2.3 MB
+AQF第01章.量化投资前导及课程介绍            640.0 KB
| AQF第01章.量化投资前导及课程介绍_.pdf             640.0 KB
+AQF第02章.量化投资基础            10.2 MB
| AQF第02章.量化投资基础_.pdf             10.2 MB
+AQF第03章.Python语言环境搭建            2.6 MB
| Anaconda + Pycharm 快速安装及基本使用说明_（更新完整版V）(1).pdf             1.6 MB
| AQF第03章.Python语言环境搭建_.pdf             1.0 MB
+AQF第04章.Python编程基础            2.1 MB
| 1.1 Python语法的编程基础-数据基础.ipynb             79.5 KB
| 1.2 Python语法的编程基础-控制结构和异常处理.ipynb             20.9 KB
| 1.3 Python语法的编程基础-函数(1).ipynb             20.9 KB
| 1.4 Python语法的编程基础-模块.ipynb             12.4 KB
| 1.5 Python里面几个重要函数的用法.ipynb             12.5 KB
| AQF第04章.Python编程基础_.pdf             1.9 MB
| support.py             113 Byte
+AQF第05章.Python编程进阶            1.2 MB
|+Numpy篇_             934.0 KB
| | 2.1_Numpy基础_.ipynb              130.0 KB
| | 2.2_Nump练习.ipynb              24.6 KB
| | Python进阶之Numpy_.pdf              779.0 KB
|+Pandas篇_             287.0 KB
|  3.1_Pandas基础.ipynb              213.0 KB
|  3.2_Pandas进阶.ipynb              74.6 KB
+AQF第06章.数据可视化            1.0 MB
| 4.1_数据可视化.ipynb             407.0 KB
| AQF第06章.数据可视化_.pdf             585.0 KB
+AQF第07章.金融数据源处理实现            1.4 MB
| 5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb             52.9 KB
| 5.2_金融数据处理.ipynb             377.0 KB
| 5.3_金融时间序列分析.ipynb             64.6 KB
| 5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb             115.0 KB
| AQF核心_9_金融数据源_.pdf             822.0 KB
+AQF第08章.量化交易策略模块            15.8 MB
|+1.三大经典策略_             2.6 MB
| | 5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb              544.0 KB
| | 5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_18.csv              116.0 KB
| | 5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_51.csv              43.3 KB
| | 5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_27.csv              35.9 KB
| | 5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_6.csv              43.3 KB
| | 5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb              289.0 KB
| | 5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb              196.0 KB
| | 5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy_hs300_6.csv              37.4 KB
| | AQF核心_5_Python交易策略_1.三大经典策略_.pdf              1.3 MB
| | SMA_移动平均及双均线模型_600030_3.csv              105.0 KB
|+2.配对交易_             1.3 MB
| | AQF核心_5_Python交易策略_2.配对交易_.pdf              757.0 KB
| | Pair trading策略.ipynb              255.0 KB
| | Pair trading策略_600199_2.csv              8.1 KB
| | Pair trading策略_600702_3.csv              4.5 KB
| | Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_5.csv              8.1 KB
| | Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_8.csv              8.1 KB
| | Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_9.csv              4.5 KB
| | Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600702_5.csv              4.5 KB
| | Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb              314.0 KB
|+3.量化投资与技术分析             5.8 MB
| |+技术术分析策略和交易系统              5.6 MB
| |+量化与形态识别              207.0 KB
|+4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析             386.0 KB
| |+Data              262.0 KB
| | 6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb              124.0 KB
|+5.CTA_交易系统(Aberration)_             214.0 KB
| |+.ipynb_checkpoints              73.7 KB
| | CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb              75.5 KB
| | CTA_交易系统（Aberration）_趋势跟踪系统_股票修改版_002397_3.csv              64.5 KB
|+6.机器学习_             5.5 MB
| | produce_data.py              776 Byte
| | visualization.py              1.1 KB
| | 机器学习策略_基于SVM回归算法预测股市收益率_hs300_2.csv              190.0 KB
| | 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              53.5 KB
| | 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              15.5 KB
| | 机器学习策略1——逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM).ipynb              293.0 KB
| | 机器学习策略2——基于SVM回归算法预测股市收益率.ipynb              250.0 KB
| | 机器学习算法基础案例.ipynb              192.0 KB
| | 量化投资与机器学习策略.pptx              4.5 MB
| 声明：本资料仅限内部研究和交流使用，切勿外传。谢谢！.txt             80 Byte
+AQF第09章.面向对象和实盘交易            172.0 KB
| 股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb             102.0 KB
| 面向对象编程(1).ipynb             69.9 KB
+AQF第10章.基于优矿平台的面向对象            2.7 MB
| 单因子有效性研究模板.nb             550.0 KB
| 多因子策略模板.nb             39.6 KB
| 基于优矿平台的面向对象策略_.pdf             1.6 MB
| 均值回归%2B仓位控制器.nb             68.8 KB
| 去异常值标准化函数讲解.nb             164.0 KB
| 声明：本资料仅限内部研究和交流使用，切勿外传。谢谢！.txt             80 Byte
| 双均线策略写法.nb             59.3 KB
| 小市值策略写法1.nb             18.3 KB
| 小市值策略写法2.nb             24.9 KB
| 优矿数据获取.nb             214.0 KB
+AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda            1.5 MB
| ADXTrader.py             6.7 KB
| AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_.pdf             877.0 KB
| 实盘交易之Oanda平台.ipynb             677.0 KB
+AQF第12章.面向对象实盘交易之IB            1.6 MB
| AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_.pdf             764.0 KB
| event测试.ipynb             1.5 KB
| Thumbs.db             9.0 KB
| V5_20170924_实盘交易平台IB_免费数据版.ipynb             113.0 KB
| V6_20170926_IB三均线交易模型实盘交易策略.ipynb             719.0 KB
+AQF第13章.基于优矿的进阶学习            22.8 MB
|+技术分析             177.0 KB
|+经典量化算法             394.0 KB
| 1.1回测与策略框架 .nb             93.8 KB
| 1.1回测与策略框架&1.2评价指标.pdf             2.8 MB
| 技术分析.pdf             12.4 MB
| 经典量化算法.pdf             6.9 MB
+python量化投资常用代码_量化投资团队            210.0 KB
  python量化投资常用代码_量化投资团队.ipynb             210.0 KB


讲义.zip (57.98 MB, 需要: RMB 29 元)

2025-7-9 08:48:53 上传

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关键词：Python基础 python 课程讲义 reverting Strategy