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》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。

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课程目录


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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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