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Python机器学习与量化交易项目实战教程
〖课程目录〗:
Python机器学习与量化交易项目实战教程 [1.6G]
┣━━01基本预测.mp4 [33.9M]
┣━━02第一节-简介与Python安装.mp4 [48.6M]
┣━━03第一节-Python数据结构.mp4 [37.4M]
┣━━04第二节-Python for Finance 常用packages 学习 I.mp4 [89.2M]
┣━━05第三节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mp4 [89.6M]
┣━━06第四节-金融数据建模与预测_风险测度因子.mp4 [96.8M]
┣━━07第五节-事件驱动的交易策略和实施.mp4 [31.3M]
┣━━08第五节课-统计交易策略和实施.mp4 [26.3M]
┣━━09第五节课-Parameter optimization(参数优化).mp4 [43.2M]
┣━━10第六节-贝叶斯估计.mp4 [31M]
┣━━11第六节-贝叶斯例子和线性模型.mp4 [26.7M]
┣━━12第六节-贝叶斯随机波动率.mp4 [14.4M]
┣━━13第七节-金融时间序列分析-I .mp4 [89.7M]
┣━━14第八节-金融时间序列-II-协整性.mp4 [21.5M]
┣━━15第八节-金融时间序列-II-state model.mp4 [20.8M]
┣━━16第八节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4 [44.5M]
┣━━17第八节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4 [15.7M]
┣━━18第九节-线性回归.mp4 [28.2M]
┣━━19第九节-shrinkage regression.mp4 [25.1M]
┣━━20第九节-决策树.mp4 [22.8M]
┣━━21第九节-boosting&bagging.mp4 [44.2M]
┣━━22第十节-逻辑回归.mp4 [21.7M]
┣━━23第十节-判别分析.mp4 [22.2M]
┣━━24第十节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4 [124.3M]
┣━━25第十一节-Introduction to Clustering.mp4 [46.9M]
┣━━26第十一节- Neural network.mp4 [38.8M]
┣━━27第十一节-主成分分析.mp4 [21M]
┣━━28第十二节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4 [125.3M]
┣━━29第十三节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4 [86.6M]
┣━━30第十四节 Python衍生品定价-I-MC.mp4 [34.5M]
┣━━31第十四节 美式期权和欧式期权定价.mp4 [39.6M]
┣━━32第十五节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4 [34.8M]
┣━━33第十五节 重点抽样级数和测度变化.mp4 [22.6M]
┣━━34第十五节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4 [32.4M]
┣━━35第十六节 面试I.mp4 [86.4M]
┣━━36第十六节 简历和面试II.mp4 [10.6M]
┗━━课件.zip [59.8M]
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