《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》

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所属分类:云计算 后端开发

《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》 日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略[/caption]

 

你将收获

日内高频交易策略研发

能够自行继续研发新的策略

将日内高频的研究发到带到短期,中期交易策略中,提高盈利机会

机器学习方法的使用

适用人群

具备高中以上文化程度者
课程介绍

《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》是《从编程小白到量化宗师之路》系列的第二个中级课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。

课程内容从数据统计基本概念入手,抛开大多数人使用的传统技术指标体系(如MACD,KDJ 等),对市场交易数据进行深入分析,识别出其中的统计规律,发掘交易机会, 后期过渡到采用机器学习方式进行交易策略的研发,课程用到的机器学习方法有多项式线性回归,支持向量机(SVM),隐马尔可夫(HMM),朴素贝叶斯。

课程注重实战,学员上课后,可以达到:日内高频交易策略研发,对统计学和概率论有一些应用上的基础,从而能够自行继续研发新的策略。将日内高频的研究发到带到短期,中期交易策略中,提高盈利机会。

课程目录:

第一章:期货日内高频:普通均值回归策略

1-课程准备与数据来源.mp4
2-常见骗局:动量点火(Momentum ignition)交易策略.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

第二章:日内高频:中间价格与平均交易价格的均值回归

1-订单不平衡与平均成交价均值回归 上.mp4
2-订单不平衡与平均成交价均值回归 中.mp4
3-订单不平衡与平均成交价均值回归 下.mp4
4-模型一:简单线性模型 y = wx+b.mp4
5-模型二:朴素贝叶斯.mp4
6-模型三:支持向量机SVM 与 随机森林 RF.mp4
7-模型五:隐马尔可夫HMM.mp4
8-编写简单的策略进行测试.mp4

第三章:C++策略编写

1-高频C++实盘策略编写:均值回归 上.mp4
2-高频C++实盘策略编写:均值回归 下.mp4
3-高频C++实盘策略编写:预测策略 上.mp4
4-高频C++实盘策略编写:预测策略 下.mp4
5-结束语.mp4
第三章 02 课件.zip
第三章 04 课件.zip

 

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