量化阿波罗课程

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课程目录:

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