用AI量化交易重新定义现代市场的革命性力量

大数据分析、机器学习和深度学习等技术，对市场行情进行全面、深入的分析和预测，从而制定出更加精准的交易策略，实现更高的交易效率和收益率。下面是一份期货交易的教程，帮助您了解如何使用期货交易。第一步：选择期货交易平台
首先，您需要选择一家期货交易平台，比如说Quantopian、QuantConnect、Alpaca等。这些平台都提供了一系列的工具和服务，帮助您进行期货交易。在选择平台时，您需要考虑平台的稳定性、安全性、交易费用等因素。
第二步：学习期货交易知识
在使用期货交之前，您需要了解一些基本的期货交易知识，比如说机器学习、深度学习、数据分析等。这些知识可以帮助您更好地理解期货交易的原理和方法。
第三步：获取期货市场数据
在进行期货交易之前，您需要获取期货市场的数据。这些数据包括期货价格、成交量、持仓量等信息。您可以通过期货交易所、期货公司等途径获取这些数据。
第四步：制定交易策略
在获取期货市场数据之后，您需要制定一套适合自己的交易策略。这个过程需要结合期货市场的实际情况和自己的交易经验，同时还需要运用机器学习、深度学习等技术，对市场数据进行分析和预测，从而制定出更加精准的交易策略。
第五步：测试交易略
在制定交易策略之后，您需要对这些策略进行测试。测试的过程可以通过历史数据模拟交易、实盘模拟交易等方式进行。在测试过程中，您需要对交易策略进行不断的优化和调整，以达到更好的交易效果第六步：执行交易策略
在测试交易策略之后，您可以开始执行交易策略。在执行交易策略的过程中，您需要不断地监控市场行情和交易结果，及时进行调整和优化，以达到更好的交易效果。
总之，期货交易是一种高效、智能、安全的交易方式，它可以帮助交易者实现更高的交易效率和收益率。如果您想尝试期货交易，可以按照上述教程进行操作，希望对您有所帮助。

00课件

[1]预习_Python

【初级】简明Python教程.pdf

【进阶】PythonforDataAnalysis2ndEdition.pdf

【进阶】python_tutorial(1).pdf

【高阶】利用Python进行数据分析.pdf

[2]预习_R

R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例.pdf

R语言入门与实践.pdf

R语言初学者指南.pdf

R语言实战（中文完整版）.pdf

R语言核心技术手册（第二版）.pdf

[3]预习_C++

C++Primer+中文第四版.pdf

现代C++程序设计.pdf

[4]预习_Matlab

MATLAB_MAC.txt

MATLAB_REFRENCES.txt

MATLAB_WIN.txt

Matlab经典教程――从入门到精通.pdf

[5]预习_VBA

在线学习网站.txt

[6]预习_数学

《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf

微积分教程（上册）清华大学出版社.pdf

微积分教程（下册）清华大学出版社.pdf

数学之美.pdf

概率论与数理统计同济大学.pdf

线性代数.pdf

线性代数重点_byJason.pdf

高数上册重点Jason.pdf

高数下册重点Jason.pdf

[7]预习_金融

Steve_ShreveStochastic_Calculus_for_Finance_II.pdf

successfulalgorithmictrading中文版简校版.pdf

《Python与量化投资-从理论到实战》代码.rar

打开量化投资的黑箱原书第2版.pdf

海龟交易法则.pdf

积极型投资组合管理：控制风险获取超额收益的数量方法（第二版）.pdf

量化投资以Python为工具.pdf

金融计量学：从初级到高级建模技术.pdf

金融随机分析I(中文版_1-2卷).pdf

[8]预习_机器学习

机器学习(Ng教授)作业及讲义.zip

机器学习_周志华.pdf

机器学习实战（中文版+英文版+源代码）.zip

机器学习简单分析.rar

稀牛学院×网易云课堂《机器学习工程师》微专业_课程大纲.pdf

[9]预习_深度学习

DeepLearning.pdf

PRML中文版.pdf

Tensorflow实战Google深度学习框架.pdf

TensorFlow实战_黄文坚.pdf

[10]预习_区块链

人工智能时代一本书读懂区块链金融.pdf

课程_PDF

第一章量化交易基础：成对交易与模型自动化.pdf

第二章寻找市场中的alpha.pdf

第三章投资组合的对冲和多因子模型.pdf

第四章Barra风险模型和波动率.pdf

第四章Barra风险模型和波动率【新】.pdf

第五章CTA入门与CTA策略回测.pdf

第六章传统CTA.pdf

第七章机器学习CTA.pdf

第八章仓控制和分配.pdf

第九章市场的动量和反转.pdf

第十章瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会.pdf

第十一章降低时延，增加收益.pdf

第十二章离散模型.pdf

第十三章连续模型.pdf

第十四章隐含波动率微笑.pdf

第十五章现代衍生品定价模型.pdf

第十六章模型与数值计算方法进阶.pdf

第十七章面向对象的编程.pdf

第十八章利率衍生品模型.pdf

第十九章企业利率衍生品模型.pdf

101FormulaicAlphas.pdf

20180106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告（一）：Barra模型初探，A股市场风格解析.pdf

20180303-方正证券-方正证券“星火”多因子系列（二）：Barra模型进阶，多因子模型风险预测.pdf

20190507-财通证券-财通证券“拾穗”多因子系列报告（第11期）：多因子风险预测，从怎么做到为什么.pdf

Commonriskfactorsinthereturnsonstocksandbonds.pdf

MultifactorExplanationsofAssetPricingAnomalies.pdf

SizeandBook-to-MarketFactorsinEarningsandReturns.pdf

TheCross-SectionofExpectedStockReturns.pdf

The_Barra_US_Equity_Model_（USE4）August2011.pdf

The_Barra_US_Equity_Model_（USE4）September2011.pdf

A-Closed-Form-Solution-for-Options-with-Stochastic-Volatility-with-Applications-to-Currency-Options.pdf

AI量化交易3期_学员手册.pdf

botvs.py

fundationofmachinelearning.pdf

h2o-3.8.3.3.rar

Quantitative_trading_basis_v2.zip

stanfordmachinelearning.zip

StochasticCalculusforFinanceII-QuantitativeFinanceSummaries.pdf

《AI量化交易》微专业预习指导V1.0.pdf

安装h2o.txt

更新库Module脚本.py

期权、期货及其他衍生产品__原书第8版【马尔科夫、布朗、伊藤、BS、蒙特卡罗】.pdf

稀牛云实验平台关联说明与使用指导(QT3).pdf

迭代课程观看指南.pdf

量化投资以Python为工具(代码及数据).tar.bz2

随机过程_SheldonM.Ross著.pdf

01AI量化交易微专业系列直播课

课时1量化交易实战应用与就业――全方位探索AI量化交易（下）.mp4

课时2打开量化交易的大门――全方位探索AI量化交易（上）.mp4

课时3老司机领你探索AI量化交易.mp4

课时4从小白到入门，给程序员的量化交易第一课.mp4

课时5走近科学：传说中的量化策略到底多神秘？.mp4

课时6如何应用量化技术做全球资产配置.mp4

课时7AI量化交易，你不可不知的另类数据投资.mp4

课时8不要怂！非CS非math的量化小白入门经验分享.mp4

课时9一探究竟，量化实例讲解.mp4

02量化交易基础

第1章量化交易基础：成对交易与优化

1.1量化交易简介.mp4

1.2大纲简介与课程设置.mp4

1.3成对交易算法.mp4

1.4【Python实战】基于成对交易算法的目标股票池选取和自动交易.mp4

1.5成对交易问题探讨与模型优化.mp4

1.6【Python实战】案例算法优化之动态成对交易模型.mp4

1.7课程声明.mp4

03投资标的：Alpha策略篇

第2章寻找市场中的alpha

2.1利用技术面数据挖掘A股中具有超额收益的股票.mp4

2.2【Python实战】基于单因子回测的因子有效性验证.mp4

2.3量价因子和基本面因子的有效性和换手率.mp4

2.4因子的评价体系和IC，IR，在自制回测框架中加入因子评价指标.mp4

2.5因子间相关性和PCA，利用自制回测框架计算因子的相关性矩阵.mp4

2.6【Python实战】利用PCA使多个因子降维和去除共线性.mp4

2.7课程声明.mp4

第3章投资组合的对冲和多因子模型

3.1如何用期货对冲beta收益，做到无论市场涨跌与否都能赚得收益.mp4

3.2基于均价、开盘-收盘价在自制回测框架中加入更细致的撮合.mp4

3.3【Python实战】建立简单投资组合的对冲回测，检验策略收益.mp4

3.4线性回归和多因子股票组合，画出无视牛熊市的超额收益曲线.mp4

3.5因子加权方式对组合收益的影响以及IC、IR加权.mp4

3.6【Python实战】回测多因子组合策略，提升自己策略的收益表现.mp4

3.7课程声明.mp4

第4章Barra风险模型和波动率

4.1Barra风险模型的风格因子，了解市场不同阶段股票的涨幅特征.mp4

4.2风格因子在投资组合上的暴露，在回测系统中加入风险暴露模块.mp4

4.3【Python实战】利用减小风格暴露减少多因子组合的历史回撤.mp4

4.4协方差矩阵和组合收益波动率，凸优化在组合投资中的应用.mp4

4.5利用sharpratio评价组合策略，实现多倍杠杆进入股市.mp4

4.6【Python实战】利用协方差矩阵减小投资组合的波动率.mp4

4.7课程声明.mp4

第4章【新】第四章Barra风险模型和波动率

4.0本章概述.mp4

4.1风险模型简介.mp4

4.2Barra结构化风险模型.mp4

4.3因子收益风险估计.mp4

4.4特质收益风险估计.mp4

4.5【Python实战】Barra风险模型A股本土化.mp4

4.6课程声明.mp4

04投资标的：CTA传统与进阶篇

第5章CTA入门与CTA策略回测

5.1.1什么是CTA策略.mp4

5.1.2CTA策略的主要特点与分类.mp4

5.1.3CTA策略的盈利来源.mp4

5.2.1CTA信号的定义，三种不同的定义方法.mp4

5.2.2使用Sharpe、Calmar，最大回撤，收益回撤比评价CTA策略.mp4

5.2.3看得见的看不见的交易成本.mp4

5.2.4回测和真实交易的差距.mp4

5.2.5【Python案例】推进分析下的均线策略.mp4

第6章传统CTA

6.1技术指标与业内内幕级别第三方库.mp4

6.2样本内和样本外.mp4

6.3过拟合和欠拟合.mp4

6.4【python实战】基于推进分析的双均线策略回测与评价.mp4

第7章机器学习CTA

7.1什么是机器学习.mp4

7.2监督与非监督式学习.mp4

7.3从因子出发理解机器学习“黑箱”.mp4

7.4传统的因子分析为什么不适合用来理解机器学习“黑箱”.mp4

7.5【R实战】机器学习策略的归因于回撤时的调整策略.mp4

7.6【python实战】基于机器学习做出第一个机器学习CTA策略.mp4

7.7【python实战】使用H2O建立你的第一个机器学习CTA策略.mp4

第8章仓位控制和分配

8.1基于预测值和其他指标进行仓位控制.mp4

8.2波动率倒数模型.mp4

8.3均值-方差模型（MeanVarianceModel）.mp4

8.4BlackLitteman模型.mp4

8.5【进阶】仓位控制和分配进阶学习.mp4

8.6【Pyhton实战】用Python实现MeanVariance模型.mp4

05投资标的：高频交易篇

09.第九章市场的动量和反转

9.1多股票的相关性，了解行业内股票的轮动和互相牵扯关系.mp4

9.2【Pyhton实战】寻找行业最相关的两只股票并设计相关性策略.mp4

9.3市场的短期波动和主动成交方向的关系.mp4

9.4回归和动量：市场的正反面.mp4

9.5【python实战】设计简单的均值回归策略和动量突破策略_20190722_222817.mp4

10.第十章瞬息万变的市场，毫厘之间的交易机会

10.1什么是orderbook.mp4

10.2打开交易所高频数据的秘密.mp4

10.3在回测框架中解析高频数据.mp4

10.4大单策略.mp4

10.5【python实战】验证自己的订单在交易所撮合的位置.mp4

10.6CPU和订单延时.mp4

10.7python实战，设计大单策略在500ms模拟延时下验证策略有效性.mp4

11.第十一章降低时延，增加收益

11.1对冲基金_20190722_222903.mp4

11.2处理器-网课的效率.mp4

11.3【python实战】不同方式计算矩阵相乘消耗时间对比.mp4

11.4处理器调度.mp4

11.5设计调度策略为高频交易服务.mp4

11.6【python实战】利用减少的时延策略在200ms下的收益.mp4

06衍生品：定价模型初级稿

12第十二章离散模型

01.12.1衍生品定价部分介绍.mp4

02.12.2做市商和Quant.mp4

03.12.3衍生品（Derivatives）.mp4

04.12.4二叉树模型（Binomialmodel）.mp4

05.12.5参考书目.mp4

06.12.6【python实战】二叉树模型.mp4

13第十三章连续模型

01.13.1布朗运动和lto积分.mp4

02.13.2布莱克-斯科尔斯（BlackScholes）模型.mp4

03.13.3蒙特（MonteCarlo）模拟股票.mp4

04.13.4Greeks希腊字符.mp4

05.13.5参考书目.mp4

06.13.6【python实战】用BlackScholes模型期权定价.mp4

14第十四章隐含波动率微笑

01.14.1隐含波动率.mp4

02.14.2现实中的问题.mp4

03.14.3赫斯顿模型（TheHestonmodel）_20190810_191354.mp4

04.14.4校准（calibration）.mp4

05.14.5参考章节-只有一张图片.doc

06.14.6【python实战】Heston模型的校准.mp4

15第十五章现代衍生品定价模型

01.15.1蒙特卡洛（MonteCarlo）模拟进阶.mp4

02.15.2随机微分方程和偏微分方程转换.mp4

03.15.3差分法.mp4

04.15.4参考书目.mp4

05.15.5【论文】现代衍生品定价模型.mp4

07.衍生品：定价模型高级篇

16第十六章模型与数值计算方法进阶

16.1跳跃过程_20190826_233622.mp4

16.2Heston模型的推导与启发.mp4

16.3快速傅里叶变化的期权定价体系.mp4

16.4参考书目.mp4

16.5【Python实战】MorganStanley基于Fourier变换的期权定价模型.mp4

17第十七章企业级量化（Quant）库介绍

17.1QuantLin简介.mp4

17.2面向对象的编程.mp4

17.3设计模式（DesignPatterns）.mp4

17.4定价引擎（PicingEngine）.mp4

17.5参考资料.doc

18第十八章利率衍生品模型

18.1利率衍生品介绍.mp4

18.2Ho-lee，CIRandHullWhite.mp4

18.3计价物的变化.mp4

18.4HJM（Heath-Jarrow-Morton）定价体系.mp4

18.5参考书目.mp4

18.6【论文】利率衍生品定价的实际困难.mp4

19第十九章企业利率衍生品模型

19.1TheStochasticAlphaBeta（SABR）model.mp4

19.2SABR模型存在的套利.mp4

19.3无套利SABR模型.mp4

19.4Crank-Nicolson方法的缺陷.mp4

19.5参考书目.mp4

19.6【VBA-Matlab实战】无套利SABR模型的隐含波动率和期权定价.mp4

20第二十章其他衍生品，定价模型以及更多资源

20.1奇异期权（Exoticoptions）.mp4

20.2信用违约互换（CreditDefaultSwap）.mp4

20.3大宗商品（Commodities）.mp4

20.4外汇（ForeignExchange）.mp4

20.5参考书目.mp4

08.前沿：最新AI技术应用篇

第二十一章区块链与数字货币的量化实战

21.1区块链梗概.mp4

21.2区块链技术原理.mp4

21.3关于数字货币.mp4

21.4.对接去中心化交易所.mp4

21.5数字货币交易的进阶学习.mp4

第二十三章强化学习和股票日内交易策略

23.1背景与使用场景.mp4

23.2强化学习模型算法.mp4

23.3【Pyhton实战】Q-Learning解决小游戏.mp4

23.4股票交易问题设定.mp4

23.5【Pyhton实战】创建智能炒股AI.mp4

23.6强化学习进阶攻略.mp4

第二十二章自然语言与卷积神经网络模型

22.1新闻与大事件对股票影响.mp4

22.2自然语言处理.mp4

22.3案例：自然语言处理三大经典案例.mp4

22.4卷积神经网络于文字的应用.mp4

22.5【Python实战】CCTV新闻与A古大盘涨跌分析.mp4

22.6自然语言处理进阶学习攻略.mp4

09.求职：从业经验篇

第二十四章从业经验分享

24.1Alpha策略从业经验分享.mp4

24.2CTA从业经验分享.mp4

24.3高频交易从业经验分享.mp4

24.4定价模型从业经验分享.mp4

10.趣味：德州扑克中的量化与策略

1.0导读篇.mp4

1.1德州扑克历时及规则.mp4

1.2德州扑克的量化与概率计算.mp4

1.3德州扑克智能策略.mp4

【资料】实验课程

1学习使用在线实验环境

1学习使用在线实验环境.doc

1学习使用在线实验环境.png

1学习使用在线实验环境.pdf

2第一门：量化交易基础

2Quantitative_trading_basis.zip

2第一门：量化交易基础.png

3第二门：投资标的：Alpha策略篇

3New_Alpha_Strategy.zip

3第二门：投资标的：Alpha策略篇.png

4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇

4CTA.zip

4第三门：投资标的：CTA传统与进阶篇.png

5第四门：投资标的：高频交易篇

5High_frequency_trading.zip

5第四门：投资标的：高频交易篇.png

6第五门：衍生品：定价模型初级篇

6Derivative_Pricing_Part1.zip

6第五门：衍生品：定价模型初级篇.png

7第六门：衍生品：定价模型高级篇

7第六门：衍生品：定价模型高级篇.doc

7第六门：衍生品：定价模型高级篇.png

7第六门：衍生品：定价模型高级篇2.png