量化python培训

2017年6月份，杭州开始进入酷暑；那时我刚进入同花顺实习，因为需要用到python数据分析，所以就开始学习python编程。

《python量化策略学习干货-自学版》来源

每天学习的时间比较长，基本保持996，不过整体学习的周期不算太长，大概8月份左右，已经可以独立编写python量化策略。

就职的是同花顺量化产品运营岗位，工作中长时间接触python，使我快速掌握python编程，并编写了一系列基础策略和探索研究方法。

最终在2018年1月份，我整理了阶段性成果，挑选出最适合初学者学习的内容，并系统整理成一份PDF文档《python量化策略学习干货-自学版》。

因为附上了源代码、代码示意图、编写难易点，所以整份文档近300多页，但实际学习仅需要1个月。

偶然的一次机会，与我的大学老师一同讨论量化策略，谈起这份资料的时候，算是受到老师的肯定，于是我写了这篇文章，把《python量化策略学习干货-自学版》分享给大家。

卢老师的肯定

如果你有需要，你可以根据文末的获取方式免费获取这份PDF资料

《python量化策略学习干货-自学版》精彩章节

第四章第三篇：网格交易—动态调仓策略

第二章第三节：编写第一个量化策略

《python量化策略学习干货-自学版》目录

第一章：量化基础知识

• 第一节 量化投资的概念和优势

• 第二节 量化投资的历史和未来

• 第三节 量化投资的流程与应用

第二章：量化策略入门

• 第一节：MindGo量化交易平台

• 第二节：MindGo API介绍

• 第三节：编写第一个量化策略

第三章：Python编程

• 第一节：Python介绍

• 第二节：数据类型

• 第三节：条件与循环

• 第四节：函数

• 第五节：numpy

• 第六节：pandas基础

• 第七节：pandas进阶

第四章：经典量化策略集锦

• 第一篇：投资高股息股票

• 第二篇：二八轮动择时策略

• 第三篇：网格交易—动态调仓策略

• 第四篇：趋势跟踪交易系统—Dual Thrust

• 第五篇：布林通道实战应用

• 第六篇：海龟交易法则

• 第七篇：向彼得林奇投资大师学习PEG选股

• 第八篇：CAPM模型应用

• 第九篇：Fama-French三因子模型应用

• 第十篇：动量类多因子策略

第五章：量化研究专题

• 第一篇：Matplotlib绘图实现数据可视化

• 第二篇：Scipy模块实现统计技术

• 第三篇：Statsmodels模块实现线性回归

• 第四篇：统计套利：利用相关系数进行配对交易

• 第五篇：数据处理专题：去极值、标准化、中性化

• 第六篇：数据挖掘专题：分类与预测

• 第七篇：VWAP算法交易

• 第八篇：用Python实现马克维兹投资组合理论

• 第九篇：隐马尔科夫模型应用于市场择时

• 第十篇：神经网络算法预测股价涨跌

最后

以上就是羞涩煎饼为你收集整理的量化python培训的全部内容，希望文章能够帮你解决量化python培训所遇到的程序开发问题。

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