Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域|13章

课程将深入浅出讲解股票量化交易策略原理与代码实现，详细讲解股票量化交易涉及的金融知识、数学应用以及编程技巧，并实现真实有效的量化交易策略案例。大家学完本课程后，可基本掌握量化交易所涉及的金融知识、数学知识以及计算机编程知识，达到量化交易开发工程师水平，可独立开发量化交易策略。

<mksz623-Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域【更新中9章】>
├<{1}–第1章课程介绍与学习指南>
│ └[1.1]–1-1量化交易开发课程导学.mp4
├<{2}–第2章初识量化交易-必知的量化交易基础>
│ ├[2.1]–2-1初识量化交易(上).mp4
│ ├[2.2]–2-2初识量化交易(下).mp4
│ ├[2.3]–2-3量化交易开发流程.mp4
│ ├[2.4]–2-4量化交易分类–交易产品.mp4
│ ├[2.5]–2-5量化交易分类–盈利模式.mp4
│ └[2.6]–2-6量化交易分类–策略信号.mp4
├<{3}–第3章进军量化交易开发第一课-基本的股票交易维度和概念>
│ ├[3.1]–3-1股票基本概念（上）.mp4
│ ├[3.2]–3-2股票基本概念（下）.mp4
│ ├[3.3]–3-3股票行业分类.mp4
│ ├[3.4]–3-4影响股价因素.mp4
│ ├[3.5]–3-5股票交易基础知识.mp4
│ ├[3.6]–3-6基本选股及量化思想下的选股.mp4
│ ├[3.7]–3-7股票交易必懂-择时.mp4
│ └[3.8]–3-8量化交易平台.mp4
├<{4}–第4章量化交易开发Numpy应用-股价分析实战>
│ ├[4.1]–4-1基于Numpy股价统计分析实战.mp4
│ └[4.2]–4-2基于Numpy股价均线实战.mp4
├<{5}–第5章量化交易开发Pandas应用-股票分析实战>
│ ├[5.1]–5-1基于Pandas股票时间序列分析实战.mp4
│ └[5.2]–5-2基于Pandas实现K线图.mp4
├<{6}–第6章量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战>
│ ├[6.1]–6-1基于Matplotlib实现MACD.mp4
│ └[6.2]–6-2基于Matplotlib实现KDJ.mp4
├<{7}–第7章量化策略编写-Python量化交易编程第一步>
│ ├[7.1]–7-1股票量化交易策略核心函数组成.mp4
│ ├[7.2]–7-2设置函数应用实战.mp4
│ ├[7.3]–7-3定时函数应用实战.mp4
│ ├[7.4]–7-4交易函数应用实战.mp4
│ ├[7.5]–7-5量化交易策略实战–交易对象.mp4
│ ├[7.6]–7-6量化交易策略实战–策略信息.mp4
│ └[7.7]–7-7量化交易策略实战–账户信息.mp4
├<{8}–第8章量化交易的前提-Python量化交易数据获取>
│ ├[8.2]–8-2量化交易数据获取–财务数据.mp4
│ ├[8.3]–8-3量化交易数据获取–成分股.mp4
│ ├[8.4]–8-4量化交易数据获取–标的信息.mp4
│ └[8.5]–8-5量化交易数据获取–交易数据.mp4
├<{9}–第9章股市投资第一步-Python基本面量化选股iclass=n>
│ ├[9.1]–9-1量化选股–量化选股概况.mp4
│ ├[9.2]–9-2量化选股–营收因子选股.mp4
│ ├[9.3]–9-3量化选股–财务因子选股.mp4
│ ├[9.4]–9-4量化选股–规模类因子选股.mp4
│ ├[9.5]–9-5量化选股–价值类因子.mp4
│ └[9.6]–9-6量化选股–质量类因子.mp4
├<课件>
│ └quant-master.zip

├── 第10章 Python量化择时–技术指标函数/
│   ├── [ 98M] 10-1 量化择时基本概念
│   ├── [ 79M] 10-2 趋向指标上–MACD、EMV、UOS(一)
│   ├── [ 73M] 10-3 趋向指标上–MACD、EMV、UOS (二)
│   ├── [ 95M] 10-4 趋向指标中–GDX、JS
│   ├── [132M] 10-5 趋向指标下–MA、VMA
│   ├── [128M] 10-6 反趋向指标–RSI、WR与KDJ
│   ├── [184M] 10-7 压力支撑指标函数
│   └── [ 89M] 10-8 量价指标函数
├── 第11章 Python量化交易–策略回测实现/
│   ├── [ 73M] 11-1 量化交易策略回测流程
│   ├── [143M] 11-2 MACD指标量化策略
│   ├── [181M] 11-3 MACD指标量化策略回测实现
│   ├── [ 81M] 11-4 量化策略风险指标–Alpha、Beta与夏普
│   ├── [ 56M] 11-5 量化策略风险指标–索提诺比率、信息比率与策略波动率
│   └── [ 35M] 11-6 量化策略风险指标–基准波动率与最大回撤
├── 第12章 Python量化交易–因子分析/
│   ├── [ 57M] 12-1 量化因子分析–因子分析概述
│   ├── [ 89M] 12-2 量化因子分析–自定义因子实战
│   ├── [118M] 12-3 量化因子分析–因子分析结果
│   ├── [ 68M] 12-4 量化因子分析–alpha因子实战
│   └── [ 80M] 12-5 量化因子分析–基本面因子实战
└── 第13章Python量化交易策略实战案例/
├── [ 51M] 13-10量化交易策略实战–大小盘轮动策略（上）
├── [ 46M] 13-11量化交易策略实战–大小盘轮动策略（中）
├── [ 76M] 13-12量化交易策略实战–大小盘轮动策略（下）
├── [ 48M] 13-13量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-策略详解
├── [185M] 13-14量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-代码实战
├── [ 10M] 13-15量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-小结
├── [107M] 13-1量化交易策略实战案例–双均线策略
├── [111M] 13-2量化交易策略实战–KDJ策略
├── [ 71M] 13-3量化交易策略实战–MA-RSI策略（上）
├── [106M] 13-4量化交易策略实战–MA-RSI策略（下）
├── [101M] 13-5量化交易策略实战–能量型量化交易策略
├── [158M] 13-6量化交易策略实战–BOLL量化交易策略
├── [100M] 13-7量化交易策略实战–新能源股票轮动量化交易策略
├── [ 71M] 13-8量化交易策略实战–低估值量化交易策略（上）
└── [144M] 13-9量化交易策略实战–低估值量化交易策略（下）
└── 资料代码/