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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神經網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，并對資產組合的權重配置進行實時調整。
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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。大多數情況下，即使沒有超參數調整，也會帶來好的結果
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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，是根據不同行業(yè)的區(qū)間表現差異性進行輪動配置，力求能夠抓住區(qū)間表現較好的行業(yè)、剔除表現不佳的行業(yè)，以提高收益。
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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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在股票市場中，資金實力強，股本比較雄厚的股票在總市值中占有很大的比重，除此之外，還有相對流通盤較小的小市值股票，小市值的股票反而更容易帶來超額收益
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在數據集中較大的情況下，樸素貝葉斯算法可以表現出較高的準確里，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理手段和計量統(tǒng)計知識，定量而非定性地開展工作?；谶壿嫽貧w的機器學習是量化投資策略中的基礎策略之一，常用于數據挖掘、經濟預測等領域。<br/>
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