【尊享】ZX016 – 清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易 [6.5G]

【尊享】ZX016 – 清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易 [6.5G]
┣━━01.视频 [5.5G]
┃ ┣━━1-1.1图计算复习.vep [14.2M]
┃ ┣━━1-10.10NLP训练数据.vep [39.5M]
┃ ┣━━1-11.11股票趋势分析.vep [30.4M]
┃ ┣━━1-12.12股票绘制按照时间变化的变化图.vep [27.5M]
┃ ┣━━1-13.13作业.vep [8.1M]
┃ ┣━━1-2.2pagerank算法.vep [20.6M]
┃ ┣━━1-3.3社区分类算法.vep [69.9M]
┃ ┣━━1-4.4社区分类的实际应用.vep [34.7M]
┃ ┣━━1-5.5权力的游戏处理斯坦福网络数据上.vep [90.7M]
┃ ┣━━1-6.6权力的中心斯坦福网络数据下.vep [85.3M]
┃ ┣━━1-7.7权力中心解决社区切割.vep [18.9M]
┃ ┣━━1-8.8snowNLP环境搭建.vep [21.2M]
┃ ┣━━1-9.9snowNLP常见用法.vep [48.2M]
┃ ┣━━2-1.1描述性统计.vep [56.8M]
┃ ┣━━2-2.2随机变量的概念.vep [44.1M]
┃ ┣━━2-3.3离散型随机变量编程.vep [17.3M]
┃ ┣━━2-4.4连续性随机变量编程.vep [38.4M]
┃ ┣━━2-5.5随机变量的二项式分布与期望编程.vep [37.1M]
┃ ┣━━2-6.6随机变量正太分布.vep [31.1M]
┃ ┣━━2-7.7数据分布绘图.vep [36.7M]
┃ ┣━━2-8.8概率随机分布以及线性回归.vep [53M]
┃ ┣━━3-1.1区间估计.vep [31.8M]
┃ ┣━━3-10.10基于方差分析风险.vep [40.3M]
┃ ┣━━3-11.11股票的风险分析.vep [35.3M]
┃ ┣━━3-12.12最大回撤数据分析.vep [35.8M]
┃ ┣━━3-2.2股票的区间估计.vep [30.6M]
┃ ┣━━3-3.3样本比较.vep [53.1M]
┃ ┣━━3-4.4方差分析与方差简介.vep [53.5M]
┃ ┣━━3-5.5编程方差分析.vep [45.9M]
┃ ┣━━3-6.6一元线性回归.vep [71.3M]
┃ ┣━━3-7.7多元线性回归.vep [39.3M]
┃ ┣━━3-8.8资产收益计算.vep [145.7M]
┃ ┣━━3-9.9资产分红与累计收益.vep [68.1M]
┃ ┣━━4-1.1组合收益.vep [93.4M]
┃ ┣━━4-2.2绘制收益与累计收益.vep [63.5M]
┃ ┣━━4-3.3组合收益最比例.vep [78.6M]
┃ ┣━━4-4.4计算投资组合最优比例.vep [64.2M]
┃ ┣━━5-1.1收益与三个影响因子的线性模型.vep [83.5M]
┃ ┣━━5-2.2时间序列编程.vep [48.1M]
┃ ┣━━5-3.3时间序列性质.vep [107.9M]
┃ ┣━━5-4.4时间序列预测未来.vep [95.2M]
┃ ┣━━5-5.5Arma数据模型预测未来.vep [37.7M]
┃ ┣━━5-6.6作业.vep [20.7M]
┃ ┣━━6-1.1回顾复习.vep [20.8M]
┃ ┣━━6-10.10配对交易策略.vep [110.3M]
┃ ┣━━6-2.2股票波动计算.vep [64.6M]
┃ ┣━━6-3.3配对交易.vep [44.7M]
┃ ┣━━6-4.4绘图寻找直觉的配对.vep [30.2M]
┃ ┣━━6-5.5最小距离配对.vep [24.8M]
┃ ┣━━6-6.6价格时间序列与收益率时间序列绘图.vep [42.7M]
┃ ┣━━6-7.7标准差的波动图.vep [42.7M]
┃ ┣━━6-8.8最小距离与指数检验配对.vep [57.5M]
┃ ┣━━6-9.9交易类解决配对计算的问题.vep [56.8M]
┃ ┣━━7-1.1K线图绘制.vep [81.2M]
┃ ┣━━7-2.keras实现股票预测.vep [78.8M]
┃ ┣━━7-3.股票数据预览.vep [60.7M]
┃ ┣━━7-4.2早晨之星的抓取.vep [64.8M]
┃ ┣━━8-1.3捕获早晨之星.vep [39.7M]
┃ ┣━━8-2.4抓获乌云盖顶.vep [92.1M]
┃ ┣━━8-3.5动量绘图与动量计算.vep [16.6M]
┃ ┣━━8-4.6动量交易计算.vep [10.1M]
┃ ┣━━8-5.7RSI的计算.vep [72.6M]
┃ ┣━━8-6.8RSI相关指数计算.vep [18.2M]
┃ ┣━━8-7.9RSI策略.vep [42.3M]
┃ ┣━━9-1.1回顾.vep [9.1M]
┃ ┣━━9-2.2移动平均方法预测未来股票价格.vep [42.6M]
┃ ┣━━10-1.3加权平均方法预测未来股票价格.vep [40.6M]
┃ ┣━━10-2.4指数加权平均预测未来股票价格.vep [46.3M]
┃ ┣━━10-3.5中国银行股价未来预算.vep [36.1M]
┃ ┣━━10-4.6移动平均线预测交易.vep [47.9M]
┃ ┣━━10-5.7长短线交错预测交易.vep [15.8M]
┃ ┣━━10-6.8MCAD交易.vep [128.7M]
┃ ┣━━10-7.9纠正MACD的变量错误.vep [19.5M]
┃ ┣━━11-1.1股票盈利原理.vep [39.4M]
┃ ┣━━11-10.10量与价的关系.vep [53.8M]
┃ ┣━━11-11.11obv系数根据成交量预测股票趋势.vep [47.3M]
┃ ┣━━11-2.2读取联通数据.vep [12.6M]
┃ ┣━━11-3.3绘制唐安琪通道预测涨跌.vep [37.3M]
┃ ┣━━11-4.4唐安其通道40日的交易对比.vep [35.3M]
┃ ┣━━11-5.5布林带通道预测股票的简单实现.vep [69.3M]
┃ ┣━━11-6.6布林带通道交易评估.vep [25.7M]
┃ ┣━━11-7.7RSV预测股票的超买与超卖.vep [50.5M]
┃ ┣━━11-8.8KDJ平滑处理RSV的波动更加精准预测超卖与超买.vep [20.2M]
┃ ┣━━11-9.9KDJ用于交易的评估可以判断黄金之节与死亡之节.vep [48.2M]
┃ ┣━━12-1.1基础与常见量化概念.vep [97.3M]
┃ ┣━━12-2.2股票数据.vep [50.5M]
┃ ┣━━12-3.3自动交易模块.vep [82.2M]
┃ ┣━━13-1.4SMA自动交易分析.vep [62.5M]
┃ ┣━━13-10.13作业延展.vep [19.8M]
┃ ┣━━13-11.14abu小结.vep [30.5M]
┃ ┣━━13-2.5zw开源交易库.vep [24.2M]
┃ ┣━━13-3.6数据回溯.vep [10.6M]
┃ ┣━━13-4.7策略小结.vep [57.6M]
┃ ┣━━13-5.8调用策略.vep [48.8M]
┃ ┣━━13-6.9海龟策略.vep [28M]
┃ ┣━━13-7.10动态调用策略.vep [34.5M]
┃ ┣━━13-8.11杂项.vep [10.4M]
┃ ┣━━13-9.12作业.vep [35M]
┃ ┣━━14-1.1金融框架复习.vep [204.5M]
┃ ┣━━14-2.2模拟交易.vep [41.8M]
┃ ┣━━14-3.3量化交易的前奏.vep [97.5M]
┃ ┣━━14-4.4量化交易拓展.vep [92.2M]
┃ ┣━━15-1.1.环境配置.vep [81.5M]
┃ ┣━━15-2.2abu开源金融量化.vep [34.9M]
┃ ┣━━15-3.股价模型.vep [78.8M]
┃ ┣━━15-4.股价预测.vep [60.7M]
┃ ┣━━16-1.1美国科技股数据透视.vep [24.6M]
┃ ┣━━16-10.10CPU与GPU结构.vep [8.7M]
┃ ┣━━16-11.11合理利用GPU.vep [41.9M]
┃ ┣━━16-2.2美国科技股微软成交量.vep [27.1M]
┃ ┣━━16-3.3美国科技股成交量与股价联合绘图.vep [32.1M]
┃ ┣━━16-4.4计算每日收益以及累计收益.vep [20.5M]
┃ ┣━━16-5.5苹果股票涨幅跌幅正态分布评估以及线性回归预测.vep [19.9M]
┃ ┣━━16-6.6美国科技股箱形图.vep [7.5M]
┃ ┣━━16-7.7滑动窗口分析.vep [21.1M]
┃ ┣━━16-8.8苹果微软股票线性回归分析.vep [45.9M]
┃ ┗━━16-9.9散点图.vep [10.4M]
┣━━00.资料.zip [1.1G]
┗━━vep加密播放说明.txt [207B]

admin网站管理

收藏 海报 链接