课时章节主题模块一系统基础架构搭建从零部署AI投研系统与知识图谱框架（含实战演练）模块二多模态AI系统整合 ——大语言模型与向量嵌入技术的深度集成方案模块三AI辅助决策体系构建 ——智能投研助手开发与策略生成引擎实战模块四数字交易员养成计划——基于仿生利弗莫尔智能体的股票多维分析框架模块五交易行为建模特训——三大典型交易者画像构建与策略模拟模块六衍生品智能投研工坊 ——股指期货多维度分析系统与机构持仓解码模块七全自动选股系统搭建 ——基于截面因子的智能选股...
第一章 走近量化交易(1小节)01. 走近量化交易和因子投资视频13分钟10秒第二章 数据的获取、存储和读取(2小节)02. 数据的获取存储和读取视频|10分钟20秒03. 如何获取期货、股票和加密货币的行情数据？视频|09分钟18秒第三章 从原理讲起:我们是如何回测一个策略的？(1小节)04. 回测原理和一个简单的回测框架视频|14分钟06秒第四章 手把手带你做一个均线策略(1小节)05. 均线策略回测详解视频|34分钟15秒第五章 孰优孰劣？如何评价一个策略的绩？06....
第一讲 量化CTA策略概述，趋势策略，套利策略及风险控制内容概述：本讲主要介绍量化CTA（商品交易顾问）策略的基本框架，包括趋势跟踪策略和套利策略的核心原理及实现方法。趋势策略侧重于捕捉市场价格的长期或短期趋势，而套利策略则通过利用市场价格差异获取收益。此外，本讲还将深入探讨CTA策略中的风险控制方法，包括仓位管理、止损机制和波动率控制等，以确保策略的稳健性和可持续性。第二讲 CTA基本面/量价/北向/宏观因子时序及截面检验框架内容概述：本讲重点介绍CTA策略中常用的多因子分...
通达信公式基本编程开发课第一天熟悉软件介绍通达信软件的基本操作界面、功能板块，并详细讲解软件中常用的函数及其应用场景，为后续的逻辑函数编写打下基础第二天进入函数的详细讲解通过实例演示，教授如何在通达信中编写简单的逻辑函数，如判断股价涨跌、成交量变化等，并解释这些函数的编写逻辑第三天通达信逻辑函数进阶编写在第一天的基础上，进一步深入讲解逻辑函数的编写技巧，包括条件判断、循环语句等，并教授如何编写更复杂的逻辑函数第四天通达信大盘函数及其应用介绍通达信中用于分析大盘走势的函数，如大...
VeighNa学习研修系列 - 框架介绍基础开发课课时章节主题1初识VeighNa认识开源框架2VNPY在量化开发的作用3课程目标与学习路线图6快速上手实践VeighNa Station框架入门：概览与安装7量化交易基础：理解市场与策略8VeighNa Station环境配置与项目管理9策略开发基础：编写第一个交易策略10数据接入与处理：数据源与数据API11策略回测与优化：提升策略性能12风险管理：量化交易中的风险控制13交易执行与订单管理：从策略到实盘14实战案例分析：成...
本课程旨在帮助学员全面了解并掌握迅投QMT量化交易系统，从基础概念到高级策略，通过实战演练，提升学员在量化交易领域的实战能力。课程将涵盖量化交易的基本原理、迅投QMT系统的操作界面、数据接口、策略开发、回测优化、实盘交易及风险管理等多个方面。课时章节内容一、Python基础知识(01) Python安装及环境配置 (02) Pycharm介绍 (03)用Pycharm编写一个Python程序 (04)基...
课程目前一共计划50节，内容大纲如下：VeighNa机器学习研修系列 - 大模型量化AI应用实战课时章节主题1初识大模型AI体验大模型的强大之处2大模型驱动的量化投研3课程目标与学习路线图4大模型专业术语解读5双向化的互动学习模式6快速上手实践量化开发环境搭建7准备投研数据服务8CTA策略靠什么赚钱9策略模板开发入门10实现经典双均线策略11时序容器ArrayManager12评估历史回测绩效13掌握核心知识事件驱动回测流程解析14回测中的委托撮合机制15如何避免未来函数陷阱...
本训练营的特点如下：线上学习：通过在线平台，您可以随时随地参与学习。我们提供录播课程、实时讲座和讨论区，确保您能够灵活地安排学习时间，并与导师和其他学员进行交流。实践项目：我们将为您提供一系列实践项目，让您能够将所学知识应用于实际交易场景。通过参与项目，您将学会如何收集和分析市场数据，构建和测试交易策略，并进行模拟交易和回测。M2模型交易员孵化-【线上训练营】课时主题1M2交易系统之信号系统开篇介绍2MT4交易软件复盘使用方法及模板设置教程3初阶交易员孵化之M2交易系统答疑4...
什么是M2交易系统历经10年，经过实盘的不断验证和修正独创的这套交易系统。什么是M2? M2是指均线和MACD,此系统适用于抓主要波段行情，当然在做波段行情中，也会给到一-些短线交易机会。系统适合用来做期货/现货/股票，跟其他交易系统相比它是一套模型交易系统，具有简单性....
大纲：搭建机器学习环境选择合适的硬件机器和操作系统VeighNa和GPLearn开发环境准备针对机器学习的高性能数据存储认识遗传规划学习从【先有逻辑、后有公式】到【先有公式、后有逻辑】算法基础：种群生成、适应度评价、自然选择、组合变异数据集的拆分处理：训练集、验证集、测试集上手CTA特征工程基础特征数据的清洗准备：加载、预处理、缓存梳理GPLearn内置特征函数：参数分类、边界情况处理时序类特征函数的扩展开发：技术指标类、统计模型类适应度评价的选择适合量化交易的Fitness...
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