视频选集 课时01-认识量化数据分析 课时02-搭建量化研究环境 课时03-第一个研究任务 课时04-回顾jupyter Notebook 课时05 -IPython命令行 课时06-强大的Jupyter魔术命令 课时07-金融市场数据概况 课时08-上手REST API 课时09 -A股日线数据获取 课时10–币圈行情数据获取 课时11-分段下载连续数据 课时12-初识NumPy 课时13-ndarray数组对象 课时14-向量化运算函数 课时15-数组进阶编程 课时16-计算大盘的双均线 课时17 - Series和DataFrame 课时18–索引和切片 课时19–最常用的CSV数据格式 课时20–期货分钟数据获取 课时21–常用统计指标计算 课时22–准备MySQL数据库 课时23 - SQL数据库交互 课时24-处理缺失的数值 课时25–数据清洗转换 课时26-向量化字符串操作 课时27-CTA回测结果分析 课时28-深入逐笔对冲分析 课时29 - Plotly基础 课时30–自定义图形效果 课时31–柱形图和散点图 课时32-深入分析CTA资金曲线 课时33 -3D曲面图 课时34-寻找参数优化的平原 课时35 - GroupBy聚合机制 课时36-什么是TimeSeries 课时37-时间序列基础 课时38–操作日期时间类型 课时39-时间的范围和偏移 课时40-全球时区处理 课时41-Resample重新采样 课时42-自定义K线周期绘图 课时43–滚动窗口计算 课时44-滚动计算技术指标 课时45 - statsmodels统计模型库01 课时46-构建期货跨期价差 课时47-跨期价差特征分析 课时48–价差统计套利策略 课时49–统计套利策略回测 课时50–课程总结 课51实践课1-MACD交易策略逻辑 课52实践课2-实现一行代码的回测 课53实践课3-参数优化和批量运行
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