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Quant-Training

--------------Python量化的精炼笔记

专栏分为几个部分：

基础部分：

1. Python容器
2. 金融数据获取
3. numpy
4. pandas
5. 时间转换及处理
6. matplotlib画图

进阶部分：

1. 聚宽
2. 时序分析
3. 大数据综合分析

指标策略部分：

1. 双均线
2. 布林带
3. RSRS
4. Dual Thrust
5. MACD
6. KDJ
7. RSI

多因子部分：

1. 简单的因子策略
2. 因子有效性分析
3. IC、收益率、T值序列、因子有效性评价
4. 归因分析

金融理论部分：

1. 多元线性回归分析
2. CAPM
3. APT
4. Fama-French 三因子
5. Fama-French 五因子

其他策略：

1. 轮动策略
2. 动量
3. 趋势反转

机器学习

1. 隐马尔科夫模型
2. 随机森林
3. 支持向量机 SVM
4. 递归神经网络 RNN
5. 遗传算法
6. 蚁群算法
7. LSTM 神经网络
8. K邻近、线性回归、朴素贝叶斯

期货：

期权：

1. 真格量化
2. 期权组合
3. 备兑策略
4. 波动率策略

实盘