最新版StudyQuant股票量化训练营 培训费7999元

培训课程介绍

教程由Rudy老师主讲的股票量化训练营官网售价7999元
最近碰到一些其他行业的程序员想转行进入量化行业，虽然这行比较卷，但是技多不压身，很多企业偶尔也会接触几个金融相关的项目，这个时候，如果你懂量化就很有优势啦。 本训练营主要专注股票量化的系统开发和策略研究，可以帮助你学习量化交易系统， 另外也提供多个策略示例。量化交易实战训练营是StudyQuant为有志于量化投资事业的爱好者，精心定制的背景提升项目。希望这个训练营经历是你未来敲开量化金融的敲门砖。
学完训练营，可以：
帮助你快速入行量化交易。
掌握量化交易系统的相关技能，实现相关市场的自动化交易
提供一套股票量化交易框架 ，更快的开发自己的交易策略
学习多个策略思想，帮助您建立自己的交易系统
提供多个策略示例代码学习
扩展人脉-结识一帮有共同兴趣的同学（大部分在金融行业还能多交流）
背景提升- 掌握相关项目可以写在简历里 提高竞争力

目标学员
有志从事对冲基金 (Hedge Fund)、量化金融 (Quant)、高频交易(HFT)等核心岗位的在校生或从业者
本科/硕士/博士求职申请季的在读生
具备全职工作经验后攻读海外研究生项目的本科学生
已工作，但是想快速入行量化交易的专业人士

StudyQuant股票量化训练营视频截图

什么是Quant?
量化分析师在华尔街被称为Quant，在华尔街是最重要也是最赚钱的职位之一。Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生物定价，风险估价或预测市场行为等。所以Quant更多可看为工程师。
专业人士表示“投资者想要从事量化交易，必须是精通金融和计算机语言的复合型人才，金融、建模、编程缺一不可。”金融量化领域的内容涉及基础数据抓取及处理、量化交易策略编写及回测、实盘程序化交易、衍生品定价、机器学习、高频交易等模块的内容。“精细的算法系统不仅能辅佐人们进行交易投资决策，在国外，也在逐步取代重复性的人工劳动，金融科技的发展方兴未艾，这一定是一个大趋势”。
然而，量化金融领域创新频现、高尖人才密集，因此门槛较高。每一个有志成为量化金融分析师的人，都面临着“金融”、“编程”、“建模”三座大山，从理论到实践，每一步都需要大量的积累和学习。

课程目录

股票量化训练营
├A股量化投资实战
2.3 Python向量化回测之持仓收益计算
2.4 向量化回测之数据可视化
2.5 EXCEL回测
2.6 回测绩效指标讲解
4.1 多因子理论
4.2 多因子构建流程
4.3 因子数据预处理-去极值，中性化，标准化
4.4 单因子分组回测代码模板讲解
4.5 数据预处理后的单因子回测
4.6 单因子分组回测结果分析
4.7 多因子选股策略代码讲解
5.1 CTA策略与程序化交易
5.3 双均线策略-理论部分
5.4 均线突破策略教学视频
5.5 基于MACD的交易系统
【Python进阶】 如何创建新的Python环境及SPYDER
【Python进阶】如何使用Pycharm调试代码debug（必学）
【导学】 如何提问
【股票前导】股票课程介绍【必读】
【量化接口】A股自动化交易接口2
【量化接口】A股量化接口2
日内交易剥头皮Scalping策略
├python多领域变成量化投资AI数据分析
【Cryptoquant】 Anaconda Python3.8 安装
【Cryptoquant】Pycharm 项目配置和使用教学
【Python基础】 函数
【Python基础】 运算符与控制流
【Python基础】Python Spyder编辑器软件使用教学
【Python基础】为什么学Python
【Python基础】全局变量与局部变量
【Python基础】模块
【Python数据分析】 Numpy 基本切片和索引
【Python数据分析】 Numpy(多维数组对象），创建数组，数组数据类型，数组计算
【Python数据分析】 Pandas DataFrame
【Python数据分析】 Pandas Series2
【Python环境配置】安装教学 Anaconda3.6
【Python自动化办公】BOOTSTRAP
【Python自动化办公】Material Design Bootstrap 介绍和演示
【python进阶】 多继承的量化交易系统
【python进阶】 类的继承、方法覆盖添加
【python进阶】什么是面对对象编程
【python进阶】类的创建、封装、调用
【Rqalpha】 rqalpha 介绍及安装，更新数据
【Rqalpha】 账户设置及策略运行的不同方法
【Rqalpha】 运行一个策略
【前导】宽客之歌
【导学】 如何学习这个章节
【导学】 如何提问
【数据库环境配置】NAVICAT 可视化数据库安装
【环境配置】 Pycharm软件安装及软件操作教学
【环境配置】Jyper Notebook 启动目录设置2
【环境配置】Jypter Notebook使用教学插件
【环境配置】Pycharm及Python安装及软件使用教学
【环境配置】安装依赖库
【量化平台】 CONTEXT 策略运行环境
【量化平台】 单因子选股策略
【量化平台】 策略框架介绍
【量化平台】 策略编写流程
【量化平台】优矿平台介绍
【量化平台】如何获取数据
【量化平台】定时器
【量化平台】订单管理
【量化平台】账户信息设置
【量化框架】创建新的Python环境 – conda 设置python环境
【量化框架】如何启动回测
【量化框架】如何安装Ta-lib依赖库
【量化框架】项目环境搭建教程示例

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