《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》

《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》
共21节 3339人在学 课程详情
  • 期货日内高频:普通均值回归策略

    • 课程准备与数据来源
    • 常见骗局:动量点火(Momentum ignition)交易策略
    • 均值回归概念介绍(动量点火(Momentum ignition)交易策略的应对方案)
    • 均值回归的数据研究 上
    • 均值回归的数据研究 下
    • 均值回归的历史数据统计程序
    • 均值回归的历史数据统计结果分析
    • 编写简单的策略进行测试
  • 日内高频:中间价格与平均交易价格的均值回归

    • 订单不平衡与平均成交价均值回归 上
    • 订单不平衡与平均成交价均值回归 中
    • 订单不平衡与平均成交价均值回归 下
    • 模型一:简单线性模型 y = wx+b
    • 模型二:朴素贝叶斯
    • 模型三:支持向量机SVM 与 随机森林 RF
    • 模型五:隐马尔可夫HMM
    • 编写简单的策略进行测试
  • C++策略编写

    • 高频C++实盘策略编写:均值回归 上
    • 高频C++实盘策略编写:均值回归 下
    • 高频C++实盘策略编写:预测策略 上
    • 高频C++实盘策略编写:预测策略 下
    • 结束语

    订阅失败

    《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》
    《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》 ...

    订阅列表已满,请先移出部分订阅内容。

    当前章节需购买后观看
    开通超级会员免费看!专家精选系列课程,满足你从入门到精通!更有问答月卡免费送,你的问题有问必答!
    提交答案

    购买课程

    扫码完成付费,可继续学习全部课程内容

    加载中...
    播放页问题反馈
    视频学习中有任何产品建议都可由此反
    馈,我们将及时处理!

    课时介绍

    订单不平衡与平均成交价均值回归 上 定义

    课程介绍

    《日内高频交易实战,从python数据分析到C++编写策略》是《从编程小白到量化宗师之路》系列的第二个中级课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。


    课程内容从数据统计基本概念入手,抛开大多数人使用的传统技术指标体系(如MACD,KDJ 等),对市场交易数据进行深入分析,识别出其中的统计规律,发掘交易机会, 后期过渡到采用机器学习方式进行交易策略的研发,课程用到的机器学习方法有多项式线性回归,支持向量机(SVM),隐马尔可夫(HMM),朴素贝叶斯。


    课程注重实战,学员上课后,可以达到:日内高频交易策略研发,对统计学和概率论有一些应用上的基础,从而能够自行继续研发新的策略。将日内高频的研究发到带到短期,中期交易策略中,提高盈利机会。


    课程使用数据来源于两个早期课程:

    股票数据下载课程 https://edu.csdn.net/course/detail/24720  
    期货tick数据收集整理课程 https://edu.csdn.net/course/detail/24783

    课件中包含一些数据,当然同学们也可以使用自行收集的数据。


    推荐课程

    信息系统项目管理师自考笔记

    李明 · 906人在学

    python从0到1:期货量化交易系统(CTP实战,高频及合成K线数据

    王先生 · 22783人在学

    手把手搭建Java超市管理系统【附源码】(毕设)

    汤小洋 · 4293人在学

    Java毕设springboot外卖点餐系统 毕业设计毕设源码 使用教

    黄菊华 · 836人在学

    基于SSM酒店管理系统(毕设)

    小尼老师 · 899人在学

    java项目实战之购物商城(java毕业设计)

    Long · 5202人在学

    手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】(毕设)

    汤小洋 · 1531人在学

    Python Django 深度学习 小程序

    钟翔 · 2404人在学

    城管局门前三包管理系统+微信小程序(vue+springboot)

    赖国荣 · 680人在学

    Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序

    李杰 · 4075人在学

    正在试验
    后自动删除环境
    课程实验
    本次实验时间已到期 00:00:00
    课件正在飞速打包中,请耐心等待几秒钟~