2022StudyQuant量化投资实战训练营价值7999元

2022StudyQuant量化投资实战训练营

课程简介

课程来自StudyQuant出品由于多年量化投资实验毕业于应该知名大学金融数学硕士专业的Rudy主讲的量化投资实战训练营官网售价7999元
什么是Quant?量化分析师在华尔街被称为Quant,在华尔街是最重要也是最赚钱的职位之一。Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程),包括衍生物定价,风险估价或预测市场行为等。所以Quant更多可看为工程师。
这套训练营能学到什么?
一:学习商业级的量化交易系统代码及交易策略
每位学员都会得到一套实盘交易实盘交易系统。 通过量化方面的大量实战,提高核心竞争力。 提升"软实力"及各项综合能力,提高申请顶级名校竞争力,为你的简历增光添彩.
二:系统的海量量化教学课程
训练营覆盖Python基础、数据处理与可视化、统计建模、量化回测系统、实盘交易系统开发、策略开发等。精心制作的课时100+,在两个月内完成。 课程永久回放。
三:最新的项目研究成果
最新的投研成果(内容及时更新分享),与时俱进。包含团队策略源码分享、扩展策略编写思路等
四:求职简历修改、量化训练营证书
结营后,每位学员获得提升简历的Project Experience完美描述,每位学员将有一套亲自做的 交易系统成果作品和多个策略成果展示作品,以及量化投资实践经历求职辅导课程,一线量化分析师的交流,获得职业规划及名企申请的建议与辅导,助你铺平未来求职道路

目标学员
有志从事对冲基金 (Hedge Fund)、量化金融 (Quant)、高频交易(HFT)等核心岗位的在校生或从业者
本科/硕士/博士求职申请季的在读生
具备全职工作经验后攻读海外研究生项目的本科学生
已工作,但是想快速入行量化交易的专业人士

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2022StudyQuant量化投资实战训练营
2022StudyQuant量化投资实战训练营视频截图

专业人士表示“投资者想要从事量化交易,必须是精通金融和计算机语言的复合型人才,金融、建模、编程缺一不可。”金融量化领域的内容涉及基础数据抓取及处理、量化交易策略编写及回测、实盘程序化交易、衍生品定价、机器学习、高频交易等模块的内容。“精细的算法系统不仅能辅佐人们进行交易投资决策,在国外,也在逐步取代重复性的人工劳动,金融科技的发展方兴未艾,这一定是一个大趋势”。

在中国的现实是,每年有很多毕业生希望进入金融行业, 量化投资的金融公司很少,可以提供实习生岗位的人更少,愿意从零开始培养一批零基础实习生,更是少之又少,那么没有相关经验的学员,很可能会进入求职的死循环
然而,量化金融领域创新频现、高尖人才密集,因此门槛较高。每一个有志成为量化金融分析师的人,都面临着“金融”、“编程”、“建模”三座大山,从理论到实践,每一步都需要大量的积累和学习。

2022StudyQuant量化投资实战训练营
2022StudyQuant量化投资实战训练营

课程目录

量化投资实战训练营
├pyhon多领域变成量化投资AI数据分析
【Cryptoquant】 Anaconda Python3.8 安装
【Cryptoquant】Pycharm 项目配置和使用教学
【Python基础】 函数
【Python基础】 函数.pcwl
【Python基础】 运算符与控制流
【Python基础】 运算符与控制流.pcwl
【Python基础】Python Spyder编辑器软件使用教学
【Python基础】为什么学Python
【Python基础】全局变量与局部变量
【Python基础】模块
【Python基础】模块.pcwl
【Python数据分析】 Numpy 基本切片和索引
【Python数据分析】 Numpy 基本切片和索引.pcwl
【Python数据分析】 Numpy(多维数组对象),创建数组,数组数据类型,数组计算
【Python数据分析】 Pandas DataFrame
【Python数据分析】 Pandas Series2
【Python环境配置】安装教学 Anaconda3.6
【Python自动化办公】BOOTSTRAP
【Python自动化办公】Material Design Bootstrap 介绍和演示
【python进阶】 多继承的量化交易系统
【python进阶】 类的继承、方法覆盖添加
【python进阶】什么是面对对象编程
【python进阶】类的创建、封装、调用
【Rqalpha】 rqalpha 介绍及安装,更新数据
【Rqalpha】 账户设置及策略运行的不同方法
【Rqalpha】 运行一个策略
【前导】宽客之歌
【导学】 如何学习这个章节
【导学】 如何提问
【数据库环境配置】NAVICAT 可视化数据库安装
【环境配置】 Pycharm软件安装及软件操作教学
【环境配置】Jyper Notebook 启动目录设置2
【环境配置】Jypter Notebook使用教学插件
【环境配置】Pycharm及Python安装及软件使用教学
【环境配置】安装依赖库
【量化平台】 CONTEXT 策略运行环境
【量化平台】 单因子选股策略
【量化平台】 策略框架介绍
【量化平台】 策略编写流程
【量化平台】优矿平台介绍
【量化平台】如何获取数据
【量化平台】定时器
【量化平台】订单管理
【量化平台】账户信息设置
【量化框架】创建新的Python环境 - conda 设置python环境
【量化框架】如何启动回测
【量化框架】如何安装Ta-lib依赖库
【量化框架】项目环境搭建教程示例
├python量化投资与数字货币实战
【Cryptoquant】 Anaconda Python3.8 安装
【Cryptoquant】Pycharm 项目配置和使用教学
【Python基础】 函数
【Python基础】 运算符与控制流
【Python基础】Python Spyder编辑器软件使用教学
【Python基础】为什么学Python
【Python基础】全局变量与局部变量
【Python基础】模块
【Python数据分析】 Numpy 基本切片和索引
【Python数据分析】 Numpy(多维数组对象),创建数组,数组数据类型,数组计算
【Python数据分析】 Pandas DataFrame
【Python数据分析】 Pandas Series2
【Python环境配置】安装教学 Anaconda3.6
【Python自动化办公】BOOTSTRAP
【Python自动化办公】Material Design Bootstrap 介绍和演示
【python进阶】 多继承的量化交易系统
【python进阶】 类的继承、方法覆盖添加
【python进阶】什么是面对对象编程
【python进阶】类的创建、封装、调用
【Rqalpha】 rqalpha 介绍及安装,更新数据
【Rqalpha】 账户设置及策略运行的不同方法
【Rqalpha】 运行一个策略
【前导】宽客之歌
【导学】 如何学习这个章节
【导学】 如何提问
【数据库环境配置】NAVICAT 可视化数据库安装
【环境配置】 Pycharm软件安装及软件操作教学
【环境配置】Jyper Notebook 启动目录设置2
【环境配置】Jypter Notebook使用教学插件
【环境配置】安装依赖库
【量化平台】 CONTEXT 策略运行环境
【量化平台】 单因子选股策略
【量化平台】 策略框架介绍
【量化平台】 策略编写流程
【量化平台】优矿平台介绍
【量化平台】如何获取数据
【量化平台】定时器
【量化平台】订单管理
【量化平台】账户信息设置
【量化框架】创建新的Python环境 - conda 设置python环境
【量化框架】如何启动回测
【量化框架】如何安装Ta-lib依赖库
【量化框架】项目环境搭建教程示例

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