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- ├─量化阿波课程合集
- ├─必修二：因子模型搭建、优化与进阶（9视频）
- │ ├─1.必修2.1：基础因子模型搭建与拟合信号.mp4
- │ ├─2.必修2.2：从零搭建深度学习模型拟合因子.mp4
- │ ├─3.必修2.3：模型信号的收益能力检验.mp4
- │ ├─4.必修2.4：多模型集成实战与优化.mp4
- │ ├─5.必修2.5：探寻主流模型拟合因子.mp4
- │ ├─6.必修2.6：工程化模型构建与实战.mp4
- │ ├─7.必修2.7：基于SVM收益率预测.mp4
- │ ├─8.必修2.8：基于集成学习模型预测.mp4
- │ ├─9.必修2.9：循环神经网络模型研究.mp4
- ├─必修三：高频量化框架与策略研究（9视频）
- │ ├─1_研讨课 1：高频量化与业界发展.mp4
- │ ├─2_研讨课2：数字货币、钱包机制与交易所分享.mp4
- │ ├─3_必修 3.1：高频交易概念科普与工程实现基础.mp4
- │ ├─4_必修 3.2：从零构建高频交易框架的关键组件.mp4
- │ ├─5_必修 3.3：高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4
- │ ├─6_必修3.4：高频量化微观结构和价格模型初探.mp4
- │ ├─7_必修3.5：深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4
- │ ├─8_必修3.6：逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4
- │ ├─9_必修3.7：经典高频Alpha理论与因子构建.mp4
- │ ├─10_必修3.8：高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4
- │ ├─11_必修3.9：跳价资产与基于连续报价过程策略.mp4
- ├─必修一：股票&期货的回测框架与因子挖掘（12视频）
- │ ├─1_必修1.1：从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4
- │ ├─2_必修1.2：回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4
- │ ├─3_必修1.3：量小量稳与优加换手研报复现.mp4
- │ ├─4_必修1.4：技术因子与动量因子研报复现.mp4
- │ ├─5_必修1.5：因子衍生技巧与针对性优化.mp4
- │ ├─6_必修1.6：量价结合的选股因子研究与优化.mp4
- │ ├─7_必修1.7：高频价量相关性因子研究与优化.mp4
- │ ├─8_必修1.8：因子切割方法论与交易行为因子.mp4
- │ ├─9_必修1.9：期货基础知识和时序回测框架.mp4
- │ ├─10_必修1.10：高频期货量价因子研报复现.mp4
- │ ├─11_必修1.11：高频期货量价因子优化研报复现.mp4
- │ ├─12_必修1.12：经典CTA策略复现和优化.mp4
- ├─股票&期货回测框架与因子挖掘
- │ ├─001.必修1.1 从零搭建属于自己的股票回测框架.mp4
- │ ├─002.必修1.2 回测框架的深度挖掘与应用范例.mp4
- │ ├─003.必修1.3 量小、量稳与优加换手率系列研报复现.mp4
- │ ├─004.必修1.4：动量因子与价量相关性研究.mp4
- │ ├─005.必修1.5：因子衍生技巧与针对性优化.mp4
- │ ├─006.必修1.6：因子切割方法论与遗传算法因子挖掘.mp4
- │ ├─007.课程作业答疑.mp4
- │ ├─008.必修1.7：期货基础知识和时序回测框架.mp4
- │ ├─009.必修1.8：高频期货量价因子研报复现与优化.mp4
- │ ├─010.必修1.9：经典CTA策略复现和优化.mp4
- ├─高频量化框架与策略研究（课程+代码）
- │ ├─001.必修2.1：股票高频研究方法入门.mp4
- │ ├─002.必修2.2：透过高频数据对交易者结构探究.mp4
- │ ├─003.必修2.3：股票高频研究思路进阶.mp4
- │ ├─004.必修2.4：高频交易概念科普与工程实现基础.mp4
- │ ├─005.必修2.5：从零构建高频交易框架的关键组件.mp4
- │ ├─006.必修2.6：高频交易框架的搭建、实战和应用.mp4
- │ ├─007.必修2.7：高频量化微观结构和价格模型初探.mp4
- │ ├─008.必修2.8：深入微观结构和逐步改进价格模型.mp4
- │ ├─009.必修2.9：逐笔成交分布信息与不平衡信息.mp4
- │ ├─010.必修2.10：经典高频Alpha理论与因子建构.mp4
- │ ├─011.必修2.11：高频Alpha、特征工程与因子优化.mp4
- │ ├─012.必修2.12：调价资产与基于连续报价过程策略.mp4
- │ ├─provides.exe
- ├─核心课程必修一（5视频）
- │ ├─01.必修1.1：量化金融流程深度剖析.mp4
- │ ├─02.必修1.2：因子投资与量化策略揭秘.mp4
- │ ├─03.必修1.3：Python 基础与数据分析.mp4
- │ ├─04.必修1.4：数据分析必会 Skills&Tricks.mp4
- │ ├─05.必修1.5：数据平台数据获取实战.mp4
- ├─S1248-核心课程预修课（13视频）
- │ ├─001.基础课程1：量化金融基础.mp4
- │ ├─002.基础课程 2：量化金融流程深度剖析.mp4
- │ ├─003.基础课程 3：因子投资与量化策略揭秘.mp4
- │ ├─004.基础课程 4：Python 基础与数据分析.mp4
- │ ├─005.基础课时5：数据分析必会 Skills&Tricks.mp4
- │ ├─006.基础课程 6：数据平台数据获取实战.mp4
- │ ├─007.机器学习所需的Python基础.mp4
- │ ├─008.LR、SVM、决策树、随机森林等.mp4
- │ ├─009.神经网络：FNN、CNN、RNN、LSTM.mp4
- │ ├─010.进阶模型：transformer与大模型.mp4
- │ ├─011.实战Case1——Ensemble Learning的威力.mp4
- │ ├─012.实战Case2——因地制宜的特征工程.mp4
- │ ├─013.实战Case3——运行在GPU上的神经网络.mp4
- └─因子模型构建与交易（8视频）
- │ ├─001.必修3.1：从单因子到拟合信号——基础因子模型搭建.mp4
- │ ├─002.必修3.2：模型信号收益能力检验.mp4
- │ ├─003.必修3.3：集成模型实战与优化.mp4
- │ ├─004.必修3.4：搭建深度学习模型拟合因子.mp4
- │ ├─005.必修3.5：量化投资自动化交易介绍.mp4
- │ ├─006.必修3.6：打通投资研究与自动交易.mp4
- │ ├─007.必修3.7：基于循环神经网络的收益率预测研究.mp4
- │ ├─008.必修3.8：基于卷积神经网络的收益率预测研究.mp4
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