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Python量化投资

Bruce007 算法工程师
难度中级
时长 1小时59分
学习人数
综合评分9.67
2人评价 查看评价
9.0 内容实用
10.0 简洁易懂
10.0 逻辑清晰
简介:现如今,随着大数据和人工智能的发展,投资的手段也跟随者技术革新进行迭代,量化在投资中的地位越来越重要;本课程将带领大家揭开量化投资神秘的面纱,掌握基本的量化投资手段。

第1章 Python量化投资简介、策略和研究流程

本章节讲解什么是量化投资,量化投资的理论基础以及发展趋势;讲述各种类型的量化投资策略;梳理如何进行量化策略的研究开发步骤;从数据到回测以及最终的评测。

第2章 常用的数据读取、存储和操作函数

本章节梳理常见的数据处理类型,包含csv//json/xlsx/pkl/log等数据的基本处理方法与高效,在进行数据处理过程中高频使用的函数,集中介绍numpy和pandas库,让数据处理更高效。

第3章 单因子模型、多因子合成与多因子实现

本章节讲述单因子检测的主要方法,通过分组、多空以及信息系数等对单因子进行有效的评价和筛选;介绍多因子的合成方法:等权、IC均值加权、IC_IR加权及其方法的优劣。
课程须知
1、对python基础知识已经掌握,如数组、列表、字典、类、对象。 2、对基本的数据统计知识、线性代数知识已经掌握,比如均值方差、显著性检验、矩阵的运算、线性回归等。
老师告诉你能学到什么?
1、量化投资的策略类型和研究流程; 2、常用的数据类型的处理; 3、常用的数据清洗处理的函数; 4、清洗数据的流程; 5、缺失值处、极值处理、标准化处理、中性化、正交化处理方法 ; 6、单因子评价的主要方法; 7、如何进行多因子合成。
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