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大家看沒(méi)看過(guò)金程AQF的試聽課??？我超級(jí)想買他家正課，但覺(jué)得貴，還是被現(xiàn)實(shí)折彎了腰，有沒(méi)有童鞋也喜歡一起來(lái)拼課呀，關(guān)于課程的介紹什么的我就貼下文了，感興趣的一起呀！

AQF：量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。

課程適合人群：

金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客;

金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

量化金融分析師AQF核心課程體系：

1、《量化投資基礎(chǔ)》

主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實(shí)盤交易》

旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。

>>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱

1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

1.1.3. 第三部分：Python編程知識(shí)

Python語(yǔ)言環(huán)境搭建	1.Python語(yǔ)言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
Python編程進(jìn)階	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性
	3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理
	3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式
	3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對(duì)交易策略	2.配對(duì)交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹
	2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之Oanda	1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級(jí)交易訂單
	7. Oanda其它高級(jí)功能
	8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易
	9. Oanda通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉(cāng)位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉(cāng)位下單控制模型實(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。