楼主: 资料狂人
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[统计套利] Python机器学习与量化投资_19年5月北京6月上海开班 [分享]

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资料狂人 在职认证  发表于 2017-6-5 08:28:44 |显示全部楼层

“在未来,很可能一群把Python语言玩弄在鼓掌之间的人,将成为金融界的新星。”


Python由于其简单易学,面向对象,扩展移植便利,开源,速度快和丰富的支持库等优势,使其非常适合做quant类工作。

Python本身就是科学计算方面的统治级语言,现在加入了IPython,pandas等重量级神器,为Quant类工作量身定做,而且仍在飞速发展中,以后会越来越重要。


站在量化投资门外或者 身处其中仍不知怎样做

来跟着蔡老师一起学Python量化投资

Python机器学习与量化投资
时间:2019年5月24-27日 (四天) 北京, 6月6-9日 (四天) 上海   
安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
地点:
北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦/上海市培训教室

学费:5000元 / 4200元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价);食宿自理

我要报名

讲师介绍:

蔡立耑(Terry Tsai),美国伊利诺伊大学金融硕士,华盛顿大学经济学硕士、博士,在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。

生长于台湾,求学于美国,在台湾的信息与金融业担任高级顾问,不仅拥有扎实的金融理论基础,而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念!经管之家资深量化投资讲师。

主持多项金融大数据研究项目,涉及SAS、R、Matlab、Mathematica、Java 与C#、F# 等多种统计分析工具与编程语言。在数据处理、数据分析以及数据可视化等数据科学领域有丰富的经验和独到的见解。

亲身实践各种金融应用,主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究,例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。


课程介绍
人工智能与机器学习对交易与投资产生巨大影响。交易领域的人工智能应用,大多藉由机器学习来鍳别,分析资产价格变化的特征或因子,以利于构建盈利的交易策略。本课程将系统性介绍常用机器学习方法在股市的应用。

课程大纲:

Python 基本介绍(一天)

1. Python对象类型

2. Python 常用语句和语法

3. Python函數


Python数据分析(一天)

1. Numpy程序库与多维数组

2. Pandas与时间序列数据

3. Matplotlib数据可视化


机器学习与量化交易(两天)

机器学习是从看似无序的数据中分析规律,识别可能具代表性的模式,再藉以对未知数据进行预测。

而股市具有大数据特征,应用机器学习方法从海量的股市数据中发现潜在规律,预测未来发展趋势,对于降低投资风险与增进决策效率显然有重要的意义。

本课程拟介绍如何应用下列的机器学习方法来预测股市,并分析不同方法的效能。

1. 逻辑回归

1.1 逻辑回归基本概念

1.2 二元分类与逻辑回归模型

1.3 多类别逻辑回归

1.4 逻辑回归的案例分析


2. 机器学习算法:线性判别分析(LDA)和 二次判别分析(QDA)

2.1 判别分析的基本定义

2.2 线性判别分类器与二次判别分类器的理论模型

2.3 构造判别分析分类器的具体操作步骤

2.4 LDA与QDA 金融案例分析


3. 支持向量机

3.1  支持向量机基本概念

3.2  支持向量机的原理

3.3  线性可分与非线性可分支持向量机

3.4  核函数

3.5  支持向量机与金融数据分类


4. 聚类与统计套利

4.1 时间序列的基本概念

4.2 配对交易的思想与实现

4.3 聚类演算法的介绍与应用


5. 随机森林

5.1 决策树

5.2 随机森林的基本概念与演算法

5.3 随机森类算法的独特优势

5.4 随机森林的应用:股票市场


6. 人工神经网路(ANN)与深度神经网络(DNN)

6.1 人工神经网络的缘起

6.2 神经元与激活函数

6.3 人工神经网络

6.4 反向传播算法

6.5 深度神经网络

6.6 人工神经网络与深度神经网络的金融市场应用分析


7. 卷积神经网络(CNN)

7.1 卷积神经网络的基本想法

7.2 卷积层

7.3 池化层

7.4 全连接层

7.5 卷积神经网络的整体架构及其变形架构

7.6 CNN与股票预测

     

8. 递归神经网络(RNN)

8.1 递归神经网络的基本框架

8.2 Backpropagation Through Time(BPTT) 算法            

8.3 RNN与CNN对股票预测的对比分析

8.4 長短期記憶模型LSTM和GRU 网络

8.5 RNN, LSTM和GRU模型对股票预测的对比分析


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:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

关键词:python 量化投资 python语言 python函数 Python培训 北京

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stata SPSS
auirzxp 学生认证  发表于 2017-6-5 08:57:47 |显示全部楼层

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很好,正需要学习
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枫叶红了~ 发表于 2017-6-5 08:59:10 |显示全部楼层

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终于等到Python量化投资
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树袋熊考拉 发表于 2017-6-5 09:00:43 |显示全部楼层

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听听在做量化投资的人的分享
迅速积累实战经验
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lemonflower 发表于 2017-6-5 09:03:03 |显示全部楼层

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已报名缴费,请查收
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miawang01 发表于 2017-6-5 09:04:28 |显示全部楼层

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展示回测结果O(∩_∩)O~~
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Crsky7 发表于 2017-6-5 10:00:26 |显示全部楼层

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“在未来,很可能一群把Python语言玩弄在鼓掌之间的人,将成为金融界的新星。”这句名言是谁说的?
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franky_sas 发表于 2017-6-5 10:09:58 |显示全部楼层

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961938985 发表于 2017-6-5 10:19:45 |显示全部楼层

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支持
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flycloud9669 发表于 2017-6-5 10:36:39 |显示全部楼层

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看起来不错的课程!
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