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摩根纽约总部量化女神,手把手教你学Python机器学习与量化交易+课件+完整版

摩根纽约总部量化女神,手把手教你学Python机器学习与量化交易+课件+完整版 IT·互联网 第1张

课程标题:摩根纽约总部量化女神,手把手教你学Python机器学习与量化交易(价值1588元)

课程介绍:

本课程意是python机器学习量化交易,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。课程主要教大家如果学习学Python机器学习与量化交易,而且还有面试部分内容,助力大家快速进入量化交易行业,本课程共16节, 共计3.1G

摩根斯坦利纽约总部量化金融部门—— Diana简介:

Diana是纽约大学数学金融硕士学位。就业于摩根斯坦利纽约总部量化金融部门,主要从事algorithm trading ,stock volume预测,机器学习研究,固定收益和外汇定价建模以及衍生品定价。建立了利率和外汇的定价模型和股票的统计套利模型,对销售及交易类数据作机器学习分析有独到的研究。

她为公司trading book的重要变量建立系统化自学习建模框架,为每个季度的资金计划提供指导性统计数据。还联立了卡尔曼滤波模型和时间序列模型为大单交易量做出预测,为交易员提供交易建议。利用卷积神经网络模型对公司的高净值客户的理财投资预期数据进行预测学习,为下一个年份的投资量做出量化指导。

Diana还在她所在的部门担任面试主管,为候选人进行面试。对分享自己的经历和帮助他人获得事业上的成功有着强烈的热情。她有3年在美国学生设计实习项目的指导经验,帮助学生完善他们的简历,准备面试,并在金融行业取得成功。

课程目录:摩根纽约总部量化女神手把手教你学Python机器学习与量化交易[3.1G]

00基本预测.mp4

第01节-简介与Python安装.mp4

第01节-Python数据结构.mp4

第02节-Python for Finance 常用packages 学习I.mp4

第03节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mp4

第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子.mp4

第05节-事件驱动的交易策略和实施.mp4

第05节-Parameter optimization(参数优化).mp4

第06节-贝叶斯估计.mp4

第06节-贝叶斯例子和线性模型.mp4

第06节-贝叶斯随机波动率.mp4

第07节-金融时间序列分析-I.mp4

第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4

第08节-金融时间序列-II-协整性.mp4

第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4

第08节-金融时间序列-II-state model.mp4

第09节-决策树.mp4

第09节-线性回归.mp4

第09节-boosting&bagging.mp4

第09节-shrinkage regression.mp4

第10节-逻辑回归.mp4

第10节-判别分析.mp4

第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4

第11节- Neural network.mp4

第11节-主成分分析.mp4

第11节-Introduction to Clustering.mp4

第12节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4

第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4

第14节 美式期权和欧式期权定价.mp4

第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4

第15节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4

第15节 重点抽样级数和测度变化.mp4

第16节 简历和面试II.mp4

第16节 面试I.mp4

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视频截图:

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