北京量化投資就業(yè)班-360小時(shí)助力量化Career

01章量化投資概述（3課時(shí)）
01-01量化投資的定義 (量化, 金融, 工程, 交易)
01-02量化投資行業(yè)現(xiàn)狀 (國(guó)外, 國(guó) 內(nèi))
01-03量化投資行業(yè)展望 (崗位職業(yè), 互聯(lián)網(wǎng)金融, 金融科技)
02章金融理論：金融基礎(chǔ)知識(shí)（12課時(shí)）
02-01經(jīng)濟(jì)金融原理
02-02證券及衍生品
02-03期貨及衍生品
03章Python基礎(chǔ)（12課時(shí)）
03-01語(yǔ)言介紹和對(duì)比
03-02安裝、配置和IDE
03-03python基礎(chǔ)和特性
04章Python進(jìn)階（12課時(shí)）
04-01numpy
04-02pandas
04-03scipy
04-04matplotlib
05章Python三方庫(kù)（3課時(shí)）
05-01清單介紹
06章數(shù)學(xué)-概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（6課時(shí)）
06-01理論和python案例
07章數(shù)學(xué)-微積分（3課時(shí)）
07-01理論和python案例
08章數(shù)學(xué)-線性代數(shù)（6課時(shí)）
08-01理論和python案例
09章數(shù)據(jù)庫(kù)（6課時(shí)）
09-01mysql
09-02mongdb
10章大數(shù)據(jù)理論與技術(shù)（12課時(shí)）
10-01hadoop
10-02spark
11章機(jī)器學(xué)習(xí)理論（12課時(shí)）
11-01概念、類(lèi)型、應(yīng)用場(chǎng)景
11-02監(jiān)督學(xué)習(xí)
11-03無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
11-04半監(jiān)督學(xué)習(xí)
11-05強(qiáng)化學(xué)習(xí)
11-06深度學(xué)習(xí)
11-07遷移學(xué)習(xí)
11-08其他
12章機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（24課時(shí)）
12-01sklearn
12-02keras
12-03TensorFlow
13章金融理論-金融專(zhuān)業(yè)知識(shí)（12課時(shí)）
13-01專(zhuān)業(yè)技能
13-02證券估值
13-03衍生品定價(jià)
14章量化相關(guān)軟件
14-01同花順、通達(dá)信-軟件使用,公式,指標(biāo),信號(hào)（3課時(shí)）
14-02joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介紹,數(shù)據(jù),功能,案例（6課時(shí)）
14-03TB、WH、TS、YT、MC-軟件介紹,數(shù)據(jù),功能,案例（6課時(shí)）
14-04國(guó)泰安、天軟、Wind-軟件介紹,數(shù)據(jù),功能,案例（6課時(shí)）
15章Python量化相關(guān)庫(kù)（12課時(shí)）
15-01tushare
15-02talib
16章模型案例-模型研發(fā)流程（12課時(shí)）
16-01模型原型
16-02數(shù)據(jù)
16-03模型模板
16-04回測(cè)
16-05優(yōu)化
16-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
17章模型案例-擇時(shí)模型:技術(shù)指標(biāo)模型（12課時(shí)）
17-01模型原型：ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid
17-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗
17-03模型信號(hào)
17-04歷史回測(cè)
17-05參數(shù)優(yōu)化
17-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
18章模型案例-擇時(shí)模型:K線形態(tài)與組合模型（12課時(shí)）
18-01模型原型：希望之星,**昏之星,紅三兵,綠三兵,圓弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”頂
18-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗
18-03模型信號(hào)
18-04歷史回測(cè)
18-05參數(shù)優(yōu)化
18-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
19章模型案例-擇時(shí)模型:經(jīng)典日內(nèi)模型（12課時(shí)）
19-01模型原型：hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid
19-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗
19-03模型信號(hào)
19-04歷史回測(cè)
19-05參數(shù)優(yōu)化
19-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
20章模型案例-擇時(shí)模型:機(jī)器學(xué)習(xí)模式識(shí)別（24課時(shí)）
20-01模型原型：線性回歸,邏輯回歸,決策樹(shù),隨機(jī)森林,SVM,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
20-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗
20-03模型信號(hào)
20-04歷史回測(cè)
20-05參數(shù)優(yōu)化
20-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
21章模型案例-因子模型:基本面因子（12課時(shí)）
21-01模型原型：因子模型、套利定價(jià)模型（APT）
21-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗-財(cái)務(wù)因子（盈利性、估值、現(xiàn)金流、成長(zhǎng)性、營(yíng)運(yùn)能力、資本結(jié)構(gòu)）；統(tǒng)計(jì)因子（換手率、波動(dòng)率）；一致預(yù)期因子（分析師評(píng)級(jí)、盈利預(yù)測(cè)）
21-03模型信號(hào)
21-04歷史回測(cè)
21-05參數(shù)優(yōu)化
21-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
22章模型案例-因子模型:技術(shù)因子（12課時(shí)）
22-01模型原型：因子模型
22-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗
22-03模型信號(hào)
22-04歷史回測(cè)
22-05參數(shù)優(yōu)化
22-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
23章模型案例-因子模型:數(shù)據(jù)挖掘另類(lèi)因子（12課時(shí)）
23-01模型原型：因子模型
23-02數(shù)據(jù)類(lèi)型、源和清洗-事件；輿情；大數(shù)據(jù)
23-03模型信號(hào)
23-04歷史回測(cè)
23-05參數(shù)優(yōu)化
23-06業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)
24章模型案例-套利（12課時(shí)）
24-01無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利理論
24-02無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利案例
24-03ETF套利
24-04期現(xiàn)套利
24-05跨期套利
24-06跨品種套利
24-07跨市場(chǎng)套利
24-08期權(quán)套利
24-09配對(duì)模型
24-10統(tǒng)計(jì)套利原理
24-11統(tǒng)計(jì)套利案例
25章模型案例-阿爾法對(duì)沖（alpha hedge）（12課時(shí)）
25-01capm
25-02套利定價(jià)模型（APT）
25-03案例
26章模型案例-聰明貝塔（smart beta）（12課時(shí)）
26-01同因子投資、阿爾法投資的相同和區(qū)別
26-02產(chǎn)生背景
26-03案例
27章模型案例-資產(chǎn)配置（12課時(shí)）
27-01Equal Weight
27-02risk parity
27-03Minimum Variance
27-04Markowitz Model
27-05Black-Litterman Model
28章交易接口（12課時(shí)）
28-01股票交易接口
28-02期貨交易接口
28-03其他交易標(biāo)的交易接口
29章量化系統(tǒng)（24課時(shí)）
29-01rqalpha
29-02zipline
29-03vnpy
30章量化交易經(jīng)驗(yàn)分享（6課時(shí)）
30-01交易分享
30-02模型開(kāi)發(fā)分享
30-03技術(shù)分享
31章量化投資崗位就業(yè)指導(dǎo)（6課時(shí)）