1量化交易
1.1量化交易簡(jiǎn)介
1.2量化交易的傳奇人物
1.3量化交易系統(tǒng)
1.4交易策略的研發(fā)、測(cè)試和上線過(guò)程
1.5量化交易系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
1.6量化交易的核心問(wèn)題
2股票與期貨基礎(chǔ)
2.1股票入門
2.2期貨入門
3基本面分析和技術(shù)分析
3.1基本面分析與技術(shù)分析的共存
3.2基本面分析
3.3技術(shù)分析
4Python入門
4.1Python語(yǔ)言簡(jiǎn)介
4.2環(huán)境創(chuàng)建、安裝、配置和版本
4.3Python語(yǔ)言入門
4.4pandas入門
4.5numpy入門
4.6幾個(gè)重要的軟件包
5傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)初步
5.1人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
5.2機(jī)器學(xué)習(xí)的流程
5.3表示模型——為機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
5.4機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出
5.5機(jī)器學(xué)習(xí)分類
5.6深度學(xué)習(xí)
5.7統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系
5.8典型的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和Python實(shí)例
6深度學(xué)習(xí)初步
6.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.2深度學(xué)習(xí)
6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.5長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.6RNN和LSTM的應(yīng)用
6.7時(shí)間序列預(yù)測(cè)的模式
6.8單一時(shí)間序列+預(yù)測(cè)多天(n天)
6.9多時(shí)間序列+預(yù)測(cè)多天(n天)
7統(tǒng)計(jì)分析初步
7.1統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介
7.2隱馬爾可夫模型
7.3HMM用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的Python實(shí)例
7.4ARIMA模型
7.5ARIMA用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的Python實(shí)例
8數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
8.1通過(guò)Tushare獲得國(guó)內(nèi)股票價(jià)格數(shù)據(jù)
8.2通過(guò)YLoader獲得美股價(jià)格數(shù)據(jù)
8.3價(jià)格數(shù)據(jù)可視化
9基于規(guī)則的交易策略
9.1基于價(jià)格與移動(dòng)平均交叉的交易策略
9.2利用RSI指標(biāo)判斷超買、超賣的交易策略
9.3使用遺傳編程自動(dòng)尋找規(guī)則
10基于分類的交易策略(股票內(nèi))
11基于回歸的交易策略(股票內(nèi))
11.1基于分類的交易策略(股票內(nèi))的改進(jìn)
11.2基于回歸的交易策略(股票內(nèi))概述
11.3代碼分析
11.4運(yùn)行結(jié)果
11.5改變每次購(gòu)買股票的數(shù)量
11.6觀察樣本構(gòu)造
12基于回歸的交易策略(股票間)
12.1股票間的拉動(dòng)作用
12.2MACD指標(biāo)及其應(yīng)用
12.3代碼分析
12.4運(yùn)行結(jié)果
12.5樣本構(gòu)造的討論
13基于統(tǒng)計(jì)分析的交易策略
13.1基于ARIMA模型的交易策略
13.2基于HMM的交易策略
13.3ARCH和GARCH模型的應(yīng)用
14交易策略參數(shù)的優(yōu)化
14.1Server/Worker模式尋找最優(yōu)參數(shù)
14.2Local模式尋找最優(yōu)參數(shù)
14.3其他交易策略的參數(shù)優(yōu)化
14.4股票之間的相關(guān)性
14.5股票之間的延遲相關(guān)性
15嘗試其他算法與算法的組合
15.1嘗試其他分類算法及其組合
15.2嘗試其他回歸算法及其組合
16基于深度學(xué)習(xí)模型的交易策略
16.1離線訓(xùn)練和在線預(yù)測(cè)
16.2基于深度學(xué)習(xí)模型的交易策略概述
16.3運(yùn)行結(jié)果
16.4回測(cè)速度和模型更新
17其他話題
17.1實(shí)盤交易
17.2日內(nèi)、隔日、中短期、長(zhǎng)期交易
17.3高頻交易
17.4風(fēng)險(xiǎn)控制和投資組合
17.5價(jià)格數(shù)據(jù)、基本面數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的獲取和使用
17.6新聞、博客、自媒體的獲取和多模態(tài)信息處理
17.7強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的運(yùn)用
17.8時(shí)間序列數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)