本課程考慮到了量化策略的細節(jié)和策略的優(yōu)化，由資深量化投資講師為您深度講解市場最前沿和熱門的投資領域的量化交易策略，以及這些策略在金融實戰(zhàn)中的應用。
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本課程考慮到了量化策略的細節(jié)和策略的優(yōu)化，由資深量化投資講師為您深度講解市場最前沿和熱門的投資領域的量化交易策略，以及這些策略在金融實戰(zhàn)中的應用。
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隨機森林的技術指標集成模型是量化投資中的進階版投資策略之一，是一種靈活的、便于使用的機器學習算法。大多數(shù)情況下，即使沒有超參數(shù)調整，也會帶來好的結果
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神經(jīng)網(wǎng)絡策略即多層感知器交易策略，是量化投資策略之一，可用于對股票價格的時間序列進行預測，并對資產(chǎn)組合的權重配置進行實時調整。
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行業(yè)輪動是利用市場趨勢獲利的一種主動交易策略，是根據(jù)不同行業(yè)的區(qū)間表現(xiàn)差異性進行輪動配置，力求能夠抓住區(qū)間表現(xiàn)較好的行業(yè)、剔除表現(xiàn)不佳的行業(yè)，以提高收益。
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Python可以獲取常用的、詳盡的金融數(shù)據(jù)，并整合、整理成正確的、便于我們使用的數(shù)據(jù)。<br/>在本課程中將會從基礎到實戰(zhàn)，全面地解析Pyhton與量化投資。
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本課程由專業(yè)學術研發(fā)講師與資深實戰(zhàn)專家組成授課團隊，講解各類風控模型的金融理論及風險建模如何在實戰(zhàn)中運用。課程中不僅強調理論基礎知識、也注重動手實操、更強調金融實務工作中的具體應用場景。
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在數(shù)據(jù)集中較大的情況下，樸素貝葉斯算法可以表現(xiàn)出較高的準確里，在實際應用場景中，算法本身也比較簡單、穩(wěn)定。本課程將由資深量化投資講師為您講解量化投資中的基礎策略，為后續(xù)量化投資進階版策略學習打下基礎。
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量化金融是強調利用數(shù)理手段和計量統(tǒng)計知識，定量而非定性地開展工作。基于邏輯回歸的機器學習是量化投資策略中的基礎策略之一，常用于數(shù)據(jù)挖掘、經(jīng)濟預測等領域。<br/>
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本課程將由資深量化投資講師詳細為您講解期權交易所依賴的希臘字母—Greeks，理論知識搭配實務講解，為后續(xù)量化期權實戰(zhàn)課程打下基礎。
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