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Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域（13章） 是一套系统、全面的量化交易工程师培训课程。课程从量化交易基本概念出发，逐步深入至股票交易、数据分析、策略编写、数据获取、基本面选股、量化择时、策略回测及因子分析等核心技能。通过13个章节的精心编排，学员将掌握Python在量化交易中的全面应用，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等工具的使用，以及量化策略的开发与优化，培养适应金融高薪领域的量化交易工程师。
Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域（13章）6.11GB
{1}--第1章课程介绍与学习指南36.12MB
[1.1]--1-1量化交易开发课程导学.mp436.12MB{2}--第2章初识量化交易-必知的量化交易基础341.07MB
[2.1]--2-1初识量化交易(上).mp461.77MB[2.2]--2-2初识量化交易(下).mp439.46MB[2.3]--2-3量化交易开发流程.mp448.55MB[2.4]--2-4量化交易分类--交易产品.mp4101.92MB[2.5]--2-5量化交易分类--盈利模式.mp439.51MB[2.6]--2-6量化交易分类--策略信号.mp449.86MB{3}--第3章进军量化交易开发第一课-基本的股票交易维度和概念520.05MB
[3.1]--3-1股票基本概念（上）.mp472.96MB[3.2]--3-2股票基本概念（下）.mp45.36MB[3.3]--3-3股票行业分类.mp447.02MB[3.4]--3-4影响股价因素.mp4106.73MB[3.5]--3-5股票交易基础知识.mp449.32MB[3.6]--3-6基本选股及量化思想下的选股.mp436.63MB[3.7]--3-7股票交易必懂-择时.mp491.18MB[3.8]--3-8量化交易平台.mp4110.86MB{4}--第4章量化交易开发Numpy应用-股价分析实战219.41MB
[4.1]--4-1基于Numpy股价统计分析实战.mp4127.11MB[4.2]--4-2基于Numpy股价均线实战.mp492.29MB{5}--第5章量化交易开发Pandas应用-股票分析实战245.3MB
[5.1]--5-1基于Pandas股票时间序列分析实战.mp4120.09MB[5.2]--5-2基于Pandas实现K线图.mp4125.21MB{6}--第6章量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战236.3MB
[6.1]--6-1基于Matplotlib实现MACD.mp4116.3MB[6.2]--6-2基于Matplotlib实现KDJ.mp4120.01MB{7}--第7章量化策略编写-Python量化交易编程第一步882.45MB
[7.1]--7-1股票量化交易策略核心函数组成.mp4104.21MB[7.2]--7-2设置函数应用实战.mp4146.26MB[7.3]--7-3定时函数应用实战.mp476.61MB[7.4]--7-4交易函数应用实战.mp4160.91MB[7.5]--7-5量化交易策略实战--交易对象.mp4176.14MB[7.6]--7-6量化交易策略实战--策略信息.mp4103.05MB[7.7]--7-7量化交易策略实战--账户信息.mp4115.28MB{8}--第8章量化交易的前提-Python量化交易数据获取280.46MB
[8.2]--8-2量化交易数据获取--财务数据.mp468.64MB[8.3]--8-3量化交易数据获取--成分股.mp487.32MB[8.4]--8-4量化交易数据获取--标的信息.mp445.87MB[8.5]--8-5量化交易数据获取--交易数据.mp478.63MB{9}--第9章股市投资第一步-Python基本面量化选股506.09MB
[9.1]--9-1量化选股--量化选股概况.mp4171.99MB[9.2]--9-2量化选股--营收因子选股.mp496.86MB[9.3]--9-3量化选股--财务因子选股.mp462.2MB[9.4]--9-4量化选股--规模类因子选股.mp454.61MB[9.5]--9-5量化选股--价值类因子.mp478.91MB[9.6]--9-6量化选股--质量类因子.mp441.52MB{10}--第10章 Python量化择时--技术指标函数744.7MB
[10.1]--10-1 量化择时基本概念.mp468.32MB[10.2]--10-2 趋向指标上--MACD、EMV、UOS(一).mp459.68MB[10.3]--10-3 趋向指标上--MACD、EMV、UOS (二).mp453.12MB[10.4]--10-4 趋向指标中--GDX、JS.mp487.97MB[10.5]--10-5 趋向指标下--MA、VMA.mp4115.78MB[10.6]--10-6 反趋向指标--RSI、WR与KDJ.mp4118.32MB[10.7]--10-7 压力支撑指标函数.mp4162.13MB[10.8]--10-8 量价指标函数.mp479.38MB{11}--第11章 Python量化交易--策略回测实现330.33MB
[11.1]--11-1 量化交易策略回测流程.mp466.61MB[11.2]--11-2 MACD指标量化策略.mp4137.6MB[11.4]--11-4 量化策略风险指标--Alpha、Beta与夏普.mp459.24MB[11.5]--11-5 量化策略风险指标--索提诺比率、信息比率与策略波动率.mp442.71MB[11.6]--11-6 量化策略风险指标--基准波动率与最大回撤.mp424.17MB{12}--第12章 Python量化交易--因子分析304.3MB
[12.1]--12-1 量化因子分析--因子分析概述.mp441.05MB[12.2]--12-2 量化因子分析--自定义因子实战.mp472.56MB[12.3]--12-3 量化因子分析--因子分析结果.mp4112.95MB[12.4]--12-4 量化因子分析--alpha因子实战.mp477.73MB{13}--第13章 Python量化交易策略实战案例1.57GB
[13.1]--13-1 量化交易策略实战案例--双均线策略.mp4154.33MB[13.2]--13-2 量化交易策略实战--KDJ策略.mp4151.89MB[13.3]--13-3 量化交易策略实战--MA-RSI策略（上）.mp4134.94MB[13.4]--13-4 量化交易策略实战--MA-RSI策略（下）.mp4111.24MB[13.5]--13-5 量化交易策略实战--能量型量化交易策略.mp4181.49MB[13.6]--13-6 量化交易策略实战--BOLL量化交易策略.mp4195.99MB[13.7]--13-7 量化交易策略实战--新能源股票轮动量化交易策略.mp4153.75MB[13.8]--13-8 量化交易策略实战--低估值量化交易策略（上）.mp4118.72MB[13.9]--13-9 量化交易策略实战--低估值量化交易策略（下）.mp4124.12MB[13.10]--13-10 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（上）.mp474.67MB[13.11]--13-11 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（中）.mp471.9MB[13.12]--13-12 量化交易策略实战--大小盘轮动策略（下）.mp460.35MB[13.13]--13-13 量化交易策略实战--逆三因子量化交易策略-策略详解.mp469.01MB[13.15]--13-15 量化交易策略实战--逆三因子量化交易策略-小结.mp48.08MB