课程介绍：
这是一段关于日内高频实战的课程介绍。课程涵盖了从Python数据分析到C++策略编写的范围。特别的是，该课程抛开了大多数人使用的传统技术指标，而采用统计分析的方式来发现交易数据的统计规律，并形成交易策略。
课程所使用的数据基于之前的两个早期课程数据。期货数据是该课程涉及的一个重要部分，这些数据是通过期货CDP上的tick方式收集的，并且包含了穿透式监管和传播的CI源代码。
该课程旨在帮助学员掌握如何利用统计分析的方法来理解和预测市场动态，以及如何将统计规律转化为实际的交易策略。通过学习这门课程，学员可以获得更深入的市场洞察力，并且能够开发出更有效的交易策略。
课程截屏：
课程目录：
第一部分
1.课程准备与数据来源.mp4
2.均值回归概念介绍.mp4
3.均值回归的数据研究-上.mp4
4.均值回归的数据研究-下.mp4
5.均值回归的历史数据统计程序.mp4
6.均值回归的历史数据统计结果分析.mp4
7.编写简单的策略进行测试.mp4
课件.zip
第二部分
8.订单不平衡与平均成交价均值回归-上.mp4
9.订单不平衡与平均成交价均值回归-中.mp4
10.订单不平衡与平均成交价均值回归-下 截取视频.mp4
11.模型一：简单的线性模型y=wx+b 截取视频.mp4
12.模型二：朴素贝叶斯.mp4
13.模型三-支持向量机SVM，随机森林 RF.mp4
14.模型五：隐马尔科夫HMM（官网未见模型四） 截取视频.mp4
15.编写简单的策略进行测试.mp4
第三部分
16.高频C++实盘策略编写：均值回复上 截取视频.mp4
17.高频C++实盘策略编写：均值回复-下 (1) 截取视频.mp4
18.高频C++实盘策略编写：预测策略上.mp4
19.高频C++实盘策略编写：预测下.mp4
20.结束语.mp4
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