Python机器学习与量化交易，视频教程下载

课程介绍：

本课程意在传授金融数据处理分析、利率曲线拟合、微分方程数值解、量化交易投资策略建模以及机器学习在量化交易中的应用, 并以Python代码实现程序化交易。学生可以熟练掌握Yahoo Finance connection, sklearn、QS Trader、statsmodel等Python packages (库)。另外，本课程还会传授量化部门面试求职技巧，帮助求职者拿到理想工作offer。

课程目录：

基本预测.mp4

第一节-简介与Python安装.mp4

第一节-Python数据结构.mp4

第二节-Python for Finance 常用packages 学习 I.mp4

第三节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mp4

第四节-金融数据建模与预测_风险测度因子.mp4

第五节-事件驱动的交易策略和实施.mp4

第五节课-统计交易策略和实施.mp4

第五节课-Parameter optimization（参数优化）.mp4

第六节-贝叶斯估计.mp4

第六节-贝叶斯例子和线性模型.mp4

第六节-贝叶斯随机波动率.mp4

第七节-金融时间序列分析-I .mp4

第八节-金融时间序列-II-协整性.mp4

第八节-金融时间序列-II-state model.mp4

第八节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4

第八节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4

第九节-线性回归.mp4

第九节-shrinkage regression.mp4

第九节-决策树.mp4

第九节-boosting&bagging.mp4

第十节-逻辑回归.mp4

第十节-判别分析.mp4

第十节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4

第十一节-Introduction to Clustering.mp4

第十一节- Neural network.mp4

第十一节-主成分分析.mp4

第十二节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4

第十三节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4

第十四节 Python衍生品定价-I-MC.mp4

第十四节 美式期权和欧式期权定价.mp4

第十五节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4

第十五节 重点抽样级数和测度变化.mp4

第十五节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4

第十六节 面试I.mp4

第十六节 简历和面试II.mp4

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