【完结】量化交易零基础入门系列-30天掌握Python数据分析

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课51实践课1-MACD交易策略逻辑.ts

课52实践课2-实现一行代码的回测.ts

课53实践课3-参数优化和批量运行.ts

课时01-认识量化数据分析.ts

课时02-搭建量化研究环境.ts

课时03-第一个研究任务.ts

课时04-回顾jupyter Notebook.ts

课时05 -IPython命令行.ts

课时06-强大的Jupyter魔术命令.ts

课时07-金融市场数据概况.ts

课时08-上手REST API.ts

课时09 -A股日线数据获取.ts

课时10–币圈行情数据获取.ts

课时11-分段下载连续数据.ts

课时12-初识NumPy.ts

课时13-ndarray数组对象.ts

课时14-向量化运算函数.ts

课时15-数组进阶编程.ts

课时16-计算大盘的双均线.ts

课时17 – Series和DataFrame.ts

课时18–索引和切片.ts

课时19–最常用的CSV数据格式.ts

课时20–期货分钟数据获取.ts

课时21–常用统计指标计算.ts

课时22–准备MySQL数据库.ts

课时23 – SQL数据库交互.ts

课时24-处理缺失的数值.ts

课时25–数据清洗转换.ts

课时26-向量化字符串操作.ts

课时27-CTA回测结果分析.ts

课时28-深入逐笔对冲分析.ts

课时29 – Plotly基础.ts

课时30–自定义图形效果.ts

课时31–柱形图和散点图.ts

课时32-深入分析CTA资金曲线.ts

课时33 -3D曲面图.ts

课时34-寻找参数优化的平原.ts

课时35 – GroupBy聚合机制.ts

课时36-什么是TimeSeries.ts

课时37-时间序列基础.ts

课时38–操作日期时间类型.ts

课时39-时间的范围和偏移.ts

课时40-全球时区处理.ts

课时41-Resample重新采样.ts

课时42-自定义K线周期绘图.ts

课时43–滚动窗口计算.ts

课时44-滚动计算技术指标.ts

课时45 – statsmodels统计模型库01.ts

课时46-构建期货跨期价差.ts

课时47-跨期价差特征分析.ts

课时48–价差统计套利策略.ts

课时49–统计套利策略回测.ts

课时50–课程总结.ts