经管之家量化投资学院:
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- 投资不是赌博而是博弈, 关键在于如何将抽象的策略变成具体的数字。
- 资产管理行业中有25~30%的资金通过量化方式来管理。
- 量化投资-快速应对瞬息万变的市场,科学分散资本市场系统性风险。
- 量化投资-更精准管理风险,使超额回报变为可能。
- 捧起“量化”的金饭碗。
- 唯有量化,才能长胜投资。
加入量化投资学院:
1、近1000人量化投资交流群(均为业内人士)
2、定期组织量化沙龙,可免费参加,扩展人脉
3、分享自己的量化投资经验,让更多圈内人认识你
4、学习最前沿的量化投资方法,与量化投资专家一对一交流
量化投资学院课程结业证书:
量化投资学院培训课程:
量化投资就业班_360小时从零基础入行量化投资
开课信息:
时间:随报随学,共360小时授课
方式:在线学习,按时完成课程作业
费用:23112元;学习有效期2年,提供全程答疑与学习监督
优惠:现场班老学员九折优惠
学员要求:
1,本科大三及以上在读或本科以上学历毕业生;
2,本课程授课期间全勤且毕业时可以以团队为单位编写量化策略。
课纲概览(理论部分与案例部分各占比一半):
概述 | 量化投资的定义 | 量化、金融、工程、交易 | |||
量化投资行业现状 | 国外、国内 | ||||
量化投资行业展望 | 岗位职业、互联网金融、金融科技 | ||||
理论 | 金融基础知识 | 经济金融原理 | |||
证券及衍生品 | |||||
期货及衍生品 | |||||
金融专业知识 | 专业技能 | ||||
证券估值 | |||||
衍生品定价 | |||||
数学 | 线性代数(矩阵) | ||||
微积分(导数,偏导数) | |||||
概率论与数理统计(统计,回归,时间序列分析) | |||||
机器学习 | 概念、类型、应用场景 | 监督学习 | |||
无监督学习 | |||||
半监督学习 | |||||
强化学习 | |||||
深度学习 | |||||
迁移学习 | |||||
其他 | |||||
程序、软件 | 各开发语言介绍和对比 | ||||
Python基础 | 安装、环境配置、IDE | ||||
基础教程 | |||||
Python进阶 | numpy | ||||
pandas | |||||
tushare | |||||
talib | |||||
Wind(万得咨询终端) | wind软件介绍和使用演示 | ||||
wind量化平台介绍 | |||||
wind open api(python)介绍和实例 | |||||
机器学习案例 | |||||
量化 | 量化投资流程 | ||||
量化投资方法论,交易哲学 | |||||
实战 | 研发框架 | 1. 策略原型 | |||
2. 数据 | |||||
3. 策略模板 | |||||
4. 回测 | |||||
5. 优化 | |||||
6. 业绩评价 | |||||
7. 风险和资金管理 | |||||
策略案例 | 择时模型 | 技术指标策略 | ma | ||
macd | |||||
sar | |||||
rsi | |||||
kdj | |||||
boll, | |||||
kama | |||||
turtle(海龟交易) | |||||
grid | |||||
K线形态与组合策略 | 希望之星 | ||||
黄昏之星 | |||||
红三兵 | |||||
绿三兵 | |||||
圆弧底 | |||||
“V”型底 | |||||
“U”型底 | |||||
“W”底 | |||||
“M”顶 | |||||
经典日内策略 | hans123 | ||||
r-breaker | |||||
hl-breaker | |||||
nhl-breaker | |||||
ap-cross | |||||
grid | |||||
机器学习模式识别 | 线性回归 | ||||
逻辑回归 | |||||
决策树 | |||||
随机森林 | |||||
SVM | |||||
因子模型 | 基本面因子 | 财务因子(盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构) | |||
统计因子(换手率、波动率) | |||||
一致预期因子(分析师评级、盈利预测) | |||||
技术因子 | 动量 | ||||
数据挖掘另类因子 | 事件 | ||||
舆情 | |||||
大数据 | |||||
套利对冲 | 无风险套利 | ETF套利 | |||
期现套利 | |||||
统计套利 | 跨期套利 | ||||
跨品种套利 | |||||
跨市场套利 | |||||
期权套利 | |||||
配对策略 | |||||
对冲 | alpha hedge | ||||
smart beta | |||||
组合投资 | Equal Weight | ||||
risk parity | |||||
Minimum Variance | |||||
Markowitz Model | |||||
Black-Litterman Model | |||||
交易系统 | 交易接口(api)(eg.股票、期货、其他) | ||||
开源项目讲解 | |||||
备注 | 后续由于进度、反馈等原因,不排除课程大纲(内容、顺序等)有所调整 |
最后一讲:量化投资职场求职经验分享。
毕业答辩:以团队为单位提交量化策略并展现回测结果。
报名流程:
1:点击“我要报名”,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费;
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。
优惠:
现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;
以上优惠不叠加。
联系方式:
魏老师
QQ:1143703950
Tel:010-68478566
Mail:vip@pinggu.org