【金程教育】【Python基础量化进阶】基于Python的量化学习

《金程教育Python量化投资课程》是融合编程与金融的体系化培训，通过14章内容构建完整的量化投资知识体系。课程从Python基础(Numpy/Pandas)和金融数据处理起步，系统讲解三大经典策略(SMA/动量/均值回归)、技术指标分析(布林带/CCI)、机器学习应用(SVM/逻辑回归)，并实现Oanda和IB实盘交易对接。特色在于将量化理论(海龟交易法则/格雷厄姆价值投资)转化为可执行的Python代码，配套优矿平台策略模板和财务分析模块，适合金融从业者从零构建量化交易能力。

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「」【金程教育】【Python基础＋量化进阶】基于Python的量化学习

01量化投资前导及课程介绍

1.AQF核心课程知识体系介绍.mp4 (252.6 MB)

2.量化策略的python实现和回测.mp4 (72.4 MB)

3. 结合代码的编程整体介绍.mp4 (118.8 MB)

02量化投资基础

01.量化投资背景及决策流程.mp4 (216.1 MB)

02.量化择时.mp4 (246.1 MB)

03.量化择时& 动量及反转策略.mp4 (214.5 MB)

04.结构型基金套利.mp4 (164.2 MB)

05.行业轮动与相对价值.mp4 (96.8 MB)

06.市场中性和多因子.mp4 (227.0 MB)

07.事件驱动.mp4 (73.9 MB)

08.CTA_1.mp4 (105.4 MB)

09.CTA_2.mp4 (144.7 MB)

10.CTA_3（TD模型）.mp4 (38.7 MB)

11.CTA_4.mp4 (147.4 MB)

12.统计套利_低风险套利.mp4 (264.6 MB)

13.大数据和舆情分析.mp4 (121.9 MB)

14.机器学习.mp4 (150.1 MB)

15.高频交易和期权交易.mp4 (119.7 MB)

16.其他策略和策略注意点.mp4 (161.5 MB)

03Python语言环境搭建

1.Python语言环境搭建.mp4 (278.8 MB)

04Python编程基础

1.python数字运算 and jupyter介绍.mp4 (188.8 MB)

2.字符串.mp4 (148.2 MB)

3.Python运算符.mp4 (78.1 MB)

4.Tuple和List.mp4 (57.8 MB)

5.字典.mp4 (129.7 MB)

6.字符串格式化.mp4 (192.2 MB)

7.控制结构_1.For循环.mp4 (175.6 MB)

8.控制结构_2.If条件判断.mp4 (136.2 MB)

9.控制结构_4.While循环.mp4 (61.1 MB)

10.控制结构_3.Break&Continue.mp4 (127.4 MB)

11.控制结构_5.异常处理.mp4 (114.0 MB)

12.函数_1.质数函数.mp4 (120.8 MB)

13.函数_2.参数设置.mp4 (122.0 MB)

14.函数_3.不定长参数Lambda.mp4 (102.5 MB)

15.全局变量和局部变量.mp4 (71.5 MB)

16.模块.mp4 (130.6 MB)

17.Python当中的重要函数.mp4 (225.5 MB)

05Python编程进阶

1.Numpy篇_1.mp4 (162.0 MB)

2.Numpy篇_2.mp4 (148.8 MB)

3.Numpy篇_3.mp4 (192.4 MB)

4.Numpy篇_4.mp4 (202.5 MB)

5.Numpy篇_5.练习.mp4 (140.2 MB)

6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍.mp4 (59.6 MB)

7.Pandas篇_2.Series介绍.mp4 (76.9 MB)

8.Pandas篇_3.DataFrame的构建.mp4 (67.5 MB)

9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作.mp4 (44.0 MB)

10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作.mp4 (210.5 MB)

11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习.mp4 (75.5 MB)

12.Pandas篇_7.Group操作.mp4 (119.7 MB)

13.Pandas篇_8.Concat_Join.mp4 (122.5 MB)

14.Pandas篇_9.Merge.mp4 (159.5 MB)

15.Pandas篇_10.层次化索引.mp4 (44.2 MB)

06数据可视化

1.Pandas内置数据可视化.mp4 (153.5 MB)

2.Matplotlib基础_1.mp4 (98.0 MB)

3.Matplotlib基础_2.mp4 (97.8 MB)

4.Seaborn.mp4 (71.0 MB)

07金融数据处理实现

1.数据获取之本地数据读取.mp4 (152.3 MB)

2.数据获取之网络数据读取_1.mp4 (88.0 MB)

3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4 (75.1 MB)

4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4 (85.5 MB)

5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4 (115.3 MB)

6.金融数据处理_2.金融计算.mp4 (97.7 MB)

7.金融数据处理_3.检验分布和相关性.mp4 (107.0 MB)

8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理.mp4 (103.9 MB)

9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式.mp4 (131.5 MB)

10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换.mp4 (99.8 MB)

11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一.mp4 (93.2 MB)

12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二：多指标条件选股分析_1.mp4 (147.1 MB)

13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二：多指标条件选股分析_2.mp4 (85.8 MB)

08量化交易策略模块

1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1.mp4 (245.1 MB)

2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2.mp4 (199.7 MB)

3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3.mp4 (212.7 MB)

4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1.mp4 (178.4 MB)

5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2.mp4 (131.7 MB)

6.三大经典策略_3.均值回归策略_1.mp4 (97.3 MB)

7.三大经典策略_3.均值回归策略_2.mp4 (135.3 MB)

8.配对交易_1.原理.mp4 (208.8 MB)

9.配对交易_2.策略实战_1.mp4 (238.7 MB)

10.配对交易_2.策略实战_2.mp4 (213.2 MB)

11.配对交易_3.回测思路小结.mp4 (34.0 MB)

12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论.mp4 (133.7 MB)

13.量化投资与技术分析_2.CCI策略.mp4 (194.0 MB)

14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1.mp4 (138.9 MB)

15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2.mp4 (104.5 MB)

16.SMA和CCI双指标交易系统.mp4 (63.3 MB)

17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理.mp4 (68.1 MB)

18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态.mp4 (138.2 MB)

19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1.mp4 (133.0 MB)

20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2.mp4 (94.0 MB)

21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略.mp4 (95.1 MB)

22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略.mp4 (85.9 MB)

23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略.mp4 (98.0 MB)

24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统.mp4 (312.2 MB)

25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1.mp4 (262.5 MB)

26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2.mp4 (270.4 MB)

27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理.mp4 (279.6 MB)

28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理.mp4 (164.7 MB)

29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理.mp4 (125.1 MB)

30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理.mp4 (23.8 MB)

31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理.mp4 (135.0 MB)

32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理.mp4 (80.1 MB)

33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理.mp4 (135.6 MB)

34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化.mp4 (94.7 MB)

35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现.mp4 (77.8 MB)

36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法.mp4 (66.3 MB)

37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现.mp4 (97.7 MB)

38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4 (133.0 MB)

39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4 (190.2 MB)

40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4 (208.0 MB)

09面向对象和实盘交易

1.模块内容整体介绍.mp4 (75.1 MB)

2.面向对象、类、实例、属性和方法.mp4 (133.9 MB)

3.创建类、实例、方法.mp4 (169.5 MB)

4.__init__初始化方法.mp4 (74.1 MB)

5.面向对象编程实例.mp4 (214.8 MB)

6.继承的概念及代码实现.mp4 (158.2 MB)

7.面向对象继承的实战案例.mp4 (128.9 MB)

8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路.mp4 (122.8 MB)

9.用面向对象方法实现股债平衡策略.mp4 (250.5 MB)

10 基于优矿平台的面向对象策略

1.优矿平台介绍.mp4 (105.0 MB)

2.优矿平台回测框架介绍.mp4 (171.2 MB)

3.优矿框架之Context对象用法.mp4 (124.5 MB)

5.优矿框架之其他重要操作.mp4 (81.5 MB)

7.优矿策略之小市值策略写法.mp4 (52.6 MB)

8.优矿策略之双均线策略.mp4 (110.1 MB)

10.优矿策略之均值回归：策略逻辑.mp4 (123.9 MB)

11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍.mp4 (65.1 MB)

13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数.mp4 (90.1 MB)

14.优矿策略之单因子策略模板四：策略逻辑和分析框架.mp4 (83.9 MB)

15.优矿策略之多因子策略模板一：策略思路和方法.mp4 (98.7 MB)

16.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（1）.mp4 (120.0 MB)

17.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（2）.mp4 (62.4 MB)

18.优矿策略之因子数据处理：去极值和标准化.mp4 (62.2 MB)

4.优矿框架之Account和Position对象.mp4 (67.6 MB)

6.优矿策略之小市值因子策略.mp4 (124.4 MB)

9.优矿策略之均值回归.mp4 (115.6 MB)

12.优矿策略之单因子策略模板二：策略函数.mp4 (124.3 MB)

11 面向对象实盘交易之Oanda

1.Oanda平台介绍和账户配置.mp4 (75.0 MB)

2.Oanda账户密码配置和交易框架原理.mp4 (82.3 MB)

3.mp4 (204.5 MB)

3.Oanda连接账户并查看信息.mp4 (115.5 MB)

4.从Oanda API获得历史数据.mp4 (113.6 MB)

6.Oanda高级交易订单.mp4 (107.8 MB)

7.Oanda其他高级功能.mp4 (87.7 MB)

8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理.mp4 (105.3 MB)

9.Oanda实战ADX策略二：策略逻辑编写和可视化.mp4 (78.6 MB)

10.Oanda通过实时数据API调取实时数据.mp4 (64.9 MB)

11.Oanda读取实时数据并进行resample.mp4 (96.4 MB)

12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍.mp4 (101.4 MB)

13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理.mp4 (136.7 MB)

14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易.mp4 (145.3 MB)

5.Oanda市价单和交易状态查询.mp4 (91.6 MB)

12 面向对象实盘交易之IB

1.IB实战平台介绍和API安装调试.mp4 (86.6 MB)

3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mp4 (113.3 MB)

5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mp4 (80.6 MB)

6.IB响应函数(wrapper)讲解_3.mp4 (51.0 MB)

8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mp4 (116.2 MB)

9.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略原理、线程控制原理.mp4 (147.4 MB)

10.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略结构总览、响应函数逻.mp4 (175.0 MB)

11.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易信号逻辑.mp4 (104.2 MB)

12.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易主逻辑、策略展示和总结.mp4 (160.5 MB)

2.IB实战平台请求和响应原理.mp4 (167.5 MB)

4_IB响应函数(wrapper)讲解1.mp4 (127.4 MB)

7.IB请求函数及合约定义.mp4 (113.2 MB)

13 基于优矿的进阶学习

1. 量化投资策略回测之回测与策略框架.mp4 (212.6 MB)

2. 量化投资策略回测之评价指标.mp4 (357.2 MB)

3. 量化投资策略回测之量化策略设计流程简介.mp4 (86.4 MB)

4. 量化投资策略回测之择时策略举例（双均线）.mp4 (139.4 MB)

5. 量化投资策略回测之量化投资模板1.0选股和择时.mp4 (216.5 MB)

6. 基于技术分析的量化投资之简介.mp4 (170.2 MB)

7. 基于技术分析的量化投资之技术指标简介.mp4 (64.8 MB)

8. 基于技术分析的量化投资之MACD择时策略.mp4 (214.5 MB)

9. 基于技术分析的量化投资之WVAD择时策略.mp4 (185.7 MB)

10. 基于技术分析的量化投资之RSI择时策略.mp4 (158.0 MB)

11. 基于技术分析的量化投资之MFI择时策略.mp4 (180.0 MB)

12. 基于技术分析的量化投资之cci择时策略.mp4 (204.0 MB)

13. 基于技术分析的量化投资之技术指标总结.mp4 (26.6 MB)

14. 基于技术分析的量化投资之通道技术.mp4 (323.9 MB)

15. 量化投资策略精讲之日期效应.mp4 (199.0 MB)

16. 量化投资策略精讲之动量效应.mp4 (254.4 MB)

17. 量化投资策略精讲之格雷厄姆成长投资.mp4 (388.1 MB)

18. 量化投资策略精讲之积极投资策略.mp4 (255.4 MB)

19. 量化投资策略精讲之价值投资策略.mp4 (302.1 MB)

20. 量化投资策略精讲之小型价值股投资策略.mp4 (302.1 MB)

21. 量化投资策略精讲之交易系统设计的一般原理.mp4 (129.8 MB)

22. 量化投资策略精讲之均线排列系统.mp4 (230.2 MB)

23. 量化投资策略精讲之金肯纳特交易系统.mp4 (261.0 MB)

24. 量化投资策略精讲之海龟交易系统_1.mp4 (103.3 MB)

25. 量化投资策略精讲之海龟交易系统_2.mp4 (267.2 MB)

26. 量化投资策略精讲之海龟交易法_3.mp4 (178.6 MB)

14赠品课程：实战财务分析快速入门课程

1. 财务报表分析原理.mp4 (363.4 MB)

2. 财务报表分析基础知识.mp4 (308.2 MB)

3. 财务报表指标分析技术.mp4 (204.5 MB)

4. 上市公司财务报表分析实战案例.mp4 (416.7 MB)

讲义

20180318AQF模考题解析代码

v1_180306_模考题解析_单选题_金程教育.ipynb (178.4 KB)

v1_180306_模考题解析_多选题_金程教育.ipynb (72.4 KB)

v1_180306_模考题解析_解答题_金程教育.ipynb (472.2 KB)

20180318AQF模拟题完全解析

20180318AQF模拟题完全解析（考前必看）.pdf (2.32 MB)

AQF第01章.量化投资前导及课程介绍_金程教育

AQF第01章.量化投资前导及课程介绍_金程教育.pdf (640.5 KB)

AQF第02章.量化投资基础_金程教育

AQF第02章.量化投资基础_金程教育.pdf (10.2 MB)

AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育

Anaconda Pycharm 快速安装及基本使用说明_金程教育（更新完整版V）(1).pdf (1.57 MB)

AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育.pdf (1.03 MB)

AQF第04章.Python编程基础_金程教育

1.1 Python语法的编程基础-数据基础.ipynb (79.5 KB)

1.2 Python语法的编程基础-控制结构和异常处理.ipynb (20.9 KB)

1.3 Python语法的编程基础-函数(1).ipynb (20.9 KB)

1.4 Python语法的编程基础-模块.ipynb (12.4 KB)

1.5 Python里面几个重要函数的用法.ipynb (12.5 KB)

AQF第04章.Python编程基础_金程教育.pdf (1.94 MB)

support.py (113.0 B)

AQF第05章.Python编程进阶_金程教育

Numpy篇_金程教育

2.1_Numpy基础_.ipynb (130.1 KB)

2.2_Nump练习.ipynb (24.6 KB)

Python进阶之Numpy_金程教育.pdf (779.4 KB)

Pandas篇_金程教育

3.1_Pandas基础.ipynb (212.8 KB)

3.2_Pandas进阶.ipynb (74.6 KB)

AQF第06章.数据可视化_金程教育

4.1_数据可视化.ipynb (407.1 KB)

AQF第06章.数据可视化_金程教育.pdf (584.9 KB)

AQF第07章.金融数据源处理实现_金程教育

5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb (52.9 KB)

5.2_金融数据处理.ipynb (376.7 KB)

5.3_金融时间序列分析.ipynb (64.6 KB)

5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb (115.4 KB)

AQF核心_9_金融数据源_金程教育.pdf (821.9 KB)

AQF第08章.量化交易策略模块_金程教育

1.三大经典策略_金程教育

5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb (289.5 KB)

5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_6.csv (43.3 KB)

5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_27.csv (35.9 KB)

5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb (196.0 KB)

5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy_hs300_6.csv (37.4 KB)

5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb (543.8 KB)

5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_18.csv (116.3 KB)

5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_51.csv (43.3 KB)

AQF核心_5_Python交易策略_1.三大经典策略_金程教育.pdf (1.25 MB)

SMA_移动平均及双均线模型_600030_3.csv (105.1 KB)

2.配对交易_金程教育

AQF核心_5_Python交易策略_2.配对交易_金程教育.pdf (756.5 KB)

Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb (314.3 KB)

Pair trading策略.ipynb (254.9 KB)

Pair trading策略_600199_2.csv (8.14 KB)

Pair trading策略_600702_3.csv (4.49 KB)

Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_5.csv (8.14 KB)

Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_8.csv (8.14 KB)

Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_9.csv (4.49 KB)

Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600702_5.csv (4.49 KB)

3.量化投资与技术分析

技术术分析策略和交易系统

01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化.ipynb (308.9 KB)

01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化_hs300_2.csv (23.0 KB)

01_v2_6.2_技术分析SMA CCI双指标交易系统_循环法二次优化.ipynb (348.0 KB)

01_v2_6.2_技术分析SMA CCI双指标交易系统_循环法二次优化_hs300_2.csv (23.0 KB)

01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号.ipynb (194.2 KB)

01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号_600030_2.csv (15.3 KB)

01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法_合并交易和持仓信号.ipynb (285.4 KB)

iterrows使用说明.ipynb (6.59 KB)

量化投资与技术分析_金程教育.pdf (2.59 MB)

TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl (948.6 KB)

TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl (949.8 KB)

Thumbs.db (9.00 KB)

量化与形态识别

基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本.ipynb (141.4 KB)

基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本_002398_4.csv (65.4 KB)

4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析

Data

debt_google_trend.csv (10.2 KB)

paper_data.csv (251.5 KB)

6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb (123.7 KB)

5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育

.ipynb_checkpoints

CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版-checkpoint.ipynb (73.7 KB)

CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb (75.5 KB)

CTA_交易系统（Aberration）_趋势跟踪系统_股票修改版_002397_3.csv (64.5 KB)

6.机器学习_金程教育

机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM)_hs300_3.csv (53.5 KB)

机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM)_hs300_30.csv (15.5 KB)

机器学习策略1——逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM).ipynb (293.2 KB)

机器学习策略2——基于SVM回归算法预测股市收益率.ipynb (250.0 KB)

机器学习策略_基于SVM回归算法预测股市收益率_hs300_2.csv (189.6 KB)

机器学习算法基础案例.ipynb (192.3 KB)

量化投资与机器学习策略.pptx (4.48 MB)

produce_data.py (776.0 B)

visualization.py (1.12 KB)

声明：本资料仅限内部研究和交流使用，切勿外传。谢谢！金程教育.txt (80.0 B)

AQF第09章.面向对象和实盘交易

股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb (101.8 KB)

面向对象编程(1).ipynb (69.9 KB)

AQF第10章.基于优矿平台的面向对象_金程教育

多因子策略模板.nb (39.7 KB)

单因子有效性研究模板.nb (550.3 KB)

基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf (1.56 MB)

均值回归+仓位控制器.nb (68.8 KB)

去异常值标准化函数讲解.nb (163.8 KB)

双均线策略写法.nb (59.3 KB)

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