用Python開啟你的寬客世界

是 否 +2 論壇幣

k人 參與回答

經(jīng)管之家送您一份

應屆畢業(yè)生專屬福利!

求職就業(yè)群

趙安豆老師微信：zhaoandou666

經(jīng)管之家聯(lián)合CDA

送您一個全額獎學金名額~ !

立即領取

感謝您參與論壇問題回答

經(jīng)管之家送您兩個論壇幣！

+2 論壇幣

華爾街傳奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)運作的大獎章基金(Medallion)在1989-2009的二十年間，平均年收益率為35%，若算上44%的收益提成，則該基金實際的年化收益率可高達60%，比同期標普500指數(shù)年均回報率高出20多個百分點。

難能可貴的是，縱然是在次貸危機全面爆發(fā)的2008年，該基金的投資回報率仍可穩(wěn)穩(wěn)保持在80%左右的驚人水準。

西蒙斯通過將數(shù)學模型和投資策略相結合，逐步走上神壇，開創(chuàng)了由他扛旗的量化時代。

量化投資，就是利用計算機技術并且采用一定的數(shù)學模型去實踐投資理念，實現(xiàn)投資策略的過程。

價值投資和趨勢投資（技術分析）是引領過去一個世紀的投資方法，隨著計算機技術的發(fā)展，已有的投資方法和計算機技術相融合，產(chǎn)生了量化投資。

常用的量化投資的工具有R/MATLAB/Python，各有利弊，選擇Python的優(yōu)勢在于：

首先，開放，各種平臺可以用，開源各種分析工具包，時間系列，機器學習等都方便。文件處理，網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)庫對接都很容易。

其次，有不同的開源包或者接口支持不同的功用，性能不是問題。

再次，Python已成為人工智能時代成為流行的語言之一。

更簡單，更通用，能做更多的事情，

這也是本次量化投資現(xiàn)場培訓選擇Python授課的主要原因：

Python機器學習與量化投資

時間：2019年5月24-27日 (四天) 北京, 6月6-9日 (四天) 上海   
安排：上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
地點：北京市海淀區(qū)廠洼街3號丹龍大廈/上海市培訓教室
學費：5000元 / 4200元 (僅限全日制在讀本科生及碩士生優(yōu)惠價)；食宿自理
我要報名

講師介紹：

蔡立耑（Terry Tsai），美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經(jīng)濟學碩士、博士，在國內(nèi)外如美國、韓國有豐富的授課經(jīng)驗。帶領博、碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究。經(jīng)管之家資深量化投資講師。

親身實踐各種金融應用，主持研究團隊與臺灣知名大學與企業(yè)合作開展各種金融研究，例如量化投資、風險分析等。在統(tǒng)計套利、金融大數(shù)據(jù)等領域有豐富的操作經(jīng)驗與授課經(jīng)驗。帶領的量化投資研究團隊用多種編程語言實現(xiàn)了統(tǒng)計套利以及風險管理自動化程序。

課程介紹：
人工智能與機器學習對交易與投資產(chǎn)生巨大影響。交易領域的人工智能應用，大多藉由機器學習來鍳別，分析資產(chǎn)價格變化的特征或因子，以利于構建盈利的交易策略。本課程將系統(tǒng)性介紹常用機器學習方法在股市的應用。

課程大綱：

Python 基本介紹（一天）

1. Python對象類型

2. Python 常用語句和語法

3. Python函數(shù)

Python數(shù)據(jù)分析（一天）

1. Numpy程序庫與多維數(shù)組

2. Pandas與時間序列數(shù)據(jù)

3. Matplotlib數(shù)據(jù)可視化

機器學習與量化交易（兩天）

機器學習是從看似無序的數(shù)據(jù)中分析規(guī)律，識別可能具代表性的模式，再藉以對未知數(shù)據(jù)進行預測。

而股市具有大數(shù)據(jù)特征，應用機器學習方法從海量的股市數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，預測未來發(fā)展趨勢，對于降低投資風險與增進決策效率顯然有重要的意義。

本課程擬介紹如何應用下列的機器學習方法來預測股市，并分析不同方法的效能。

1. 邏輯回歸

1.1 邏輯回歸基本概念

1.2 二元分類與邏輯回歸模型

1.3 多類別邏輯回歸

1.4 邏輯回歸的案例分析

2. 機器學習算法：線性判別分析（LDA）和 二次判別分析（QDA）

2.1 判別分析的基本定義

2.2 線性判別分類器與二次判別分類器的理論模型

2.3 構造判別分析分類器的具體操作步驟

2.4 LDA與QDA 金融案例分析

3. 支持向量機

3.1  支持向量機基本概念

3.2  支持向量機的原理

3.3  線性可分與非線性可分支持向量機

3.4  核函數(shù)

3.5  支持向量機與金融數(shù)據(jù)分類

4. 聚類與統(tǒng)計套利

4.1 時間序列的基本概念

4.2 配對交易的思想與實現(xiàn)

4.3 聚類演算法的介紹與應用

5. 隨機森林

5.1 決策樹

5.2 隨機森林的基本概念與演算法

5.3 隨機森類算法的獨特優(yōu)勢

5.4 隨機森林的應用：股票市場

6. 人工神經(jīng)網(wǎng)路(ANN)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)

6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的緣起

6.2 神經(jīng)元與激活函數(shù)

6.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

6.4 反向傳播算法

6.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡

6.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的金融市場應用分析

7. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

7.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本想法

7.2 卷積層

7.3 池化層

7.4 全連接層

7.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的整體架構及其變形架構

7.6 CNN與股票預測

     

8. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

8.1 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的基本框架

8.2 Backpropagation Through Time（BPTT) 算法            

8.3 RNN與CNN對股票預測的對比分析

8.4 長短期記憶模型LSTM和GRU 網(wǎng)絡

8.5 RNN, LSTM和GRU模型對股票預測的對比分析

報名流程：

1：點擊“我要報名”，網(wǎng)上填寫信息提交；
2：給予反饋，確認報名信息；
3：網(wǎng)上訂單繳費；
4：開課前一周發(fā)送課程電子版講義，軟件準備及交通住宿指南。

優(yōu)惠：

現(xiàn)場班老學員9折優(yōu)惠；
同一單位三人以上同時報名9折優(yōu)惠；

以上優(yōu)惠不疊加。

聯(lián)系方式：

魏老師

QQ：1143703950

Tel：010-68478566

Mail：vip@pinggu.org

掃碼加我 拉你入群

請注明：姓名-公司-職位

以便審核進群資格，未注明則拒絕

分享0 收藏5 回帖

NEW: 經(jīng)管之家量化投資學院（http://q.peixun.net/）
          量化投資就業(yè)班可以開始預訂了：http://xalimeijing.com/thread-6033665-1-1.html

量化投資現(xiàn)場班回顧：
量化投資培訓北京班

量化投資培訓上海班

四天掌握Python量化投資思想, 策略與實戰(zhàn)
歡迎報名參加

量化投資-人才缺口大，薪資高，在機會來臨之前你準備好了嗎

量化投資培訓-就在經(jīng)管之家量化投資學院

謝謝提供

進來瞧一瞧