名称：【金程教育】【Python基础+量化进阶】基于Python的量化学习

描述：《金程教育Python量化投资课程》是融合编程与金融的体系化培训，通过14章内容构建完整的量化投资知识体系。课程从Python基础(Numpy/Pandas)和金融数据处理起步，系统讲解三大经典策略(SMA/动量/均值回归)、技术指标分析(布林带/CCI)、机器学习应用(SVM/逻辑回归)，并实现Oanda和IB实盘交易对接。特色在于将量化理论(海龟交易法则/格雷厄姆价值投资)转化为可执行的Python代码，配套优矿平台策略模板和财务分析模块，适合金融从业者从零构建量化交易能力。

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└─【金程教育】【Python基础+量化进阶】基于Python的量化学习

├─01量化投资前导及课程介绍│      1.AQF核心课程知识体系介绍.mp4│      2.量化策略的python实现和回测.mp4│      3. 结合代码的编程整体介绍.mp4│├─02量化投资基础│      01.量化投资背景及决策流程.mp4│      02.量化择时.mp4│      03.量化择时& 动量及反转策略.mp4│      04.结构型基金套利.mp4│      05.行业轮动与相对价值.mp4│      06.市场中性和多因子.mp4│      07.事件驱动.mp4│      08.CTA_1.mp4│      09.CTA_2.mp4│      10.CTA_3（TD模型）.mp4│      11.CTA_4.mp4│      12.统计套利_低风险套利.mp4│      13.大数据和舆情分析.mp4│      14.机器学习.mp4│      15.高频交易和期权交易.mp4│      16.其他策略和策略注意点.mp4│├─03Python语言环境搭建│      1.Python语言环境搭建.mp4│├─04Python编程基础│      1.python数字运算 and jupyter介绍.mp4│      10.控制结构_3.Break&Continue.mp4│      11.控制结构_5.异常处理.mp4│      12.函数_1.质数函数.mp4│      13.函数_2.参数设置.mp4│      14.函数_3.不定长参数Lambda.mp4│      15.全局变量和局部变量.mp4│      16.模块.mp4│      17.Python当中的重要函数.mp4│      2.字符串.mp4│      3.Python运算符.mp4│      4.Tuple和List.mp4│      5.字典.mp4│      6.字符串格式化.mp4│      7.控制结构_1.For循环.mp4│      8.控制结构_2.If条件判断.mp4│      9.控制结构_4.While循环.mp4│├─05Python编程进阶│      1.Numpy篇_1.mp4│      10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作.mp4│      11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习.mp4│      12.Pandas篇_7.Group操作.mp4│      13.Pandas篇_8.Concat_Join.mp4│      14.Pandas篇_9.Merge.mp4│      15.Pandas篇_10.层次化索引.mp4│      2.Numpy篇_2.mp4│      3.Numpy篇_3.mp4│      4.Numpy篇_4.mp4│      5.Numpy篇_5.练习.mp4│      6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍.mp4│      7.Pandas篇_2.Series介绍.mp4│      8.Pandas篇_3.DataFrame的构建.mp4│      9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作.mp4│├─06数据可视化│      1.Pandas内置数据可视化.mp4│      2.Matplotlib基础_1.mp4│      3.Matplotlib基础_2.mp4│      4.Seaborn.mp4│├─07金融数据处理实现│      1.数据获取之本地数据读取.mp4│      10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换.mp4│      11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一.mp4│      12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二：多指标条件选股分析_1.mp4│      13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二：多指标条件选股分析_2.mp4│      2.数据获取之网络数据读取_1.mp4│      3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储.mp4│      4.数据获取之网络数据读取_2.tushare.mp4│      5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息.mp4│      6.金融数据处理_2.金融计算.mp4│      7.金融数据处理_3.检验分布和相关性.mp4│      8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理.mp4│      9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式.mp4│├─08量化交易策略模块│      1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1.mp4│      10.配对交易_2.策略实战_2.mp4│      11.配对交易_3.回测思路小结.mp4│      12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论.mp4│      13.量化投资与技术分析_2.CCI策略.mp4│      14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1.mp4│      15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2.mp4│      16.SMA和CCI双指标交易系统.mp4│      17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理.mp4│      18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态.mp4│      19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1.mp4│      2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2.mp4│      20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2.mp4│      21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略.mp4│      22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略.mp4│      23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略.mp4│      24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统.mp4│      25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1.mp4│      26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2.mp4│      27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理.mp4│      28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理.mp4│      29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理.mp4│      3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3.mp4│      30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理.mp4│      31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理.mp4│      32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理.mp4│      33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理.mp4│      34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化.mp4│      35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现.mp4│      36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法.mp4│      37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现.mp4│      38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4│      39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4│      4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1.mp4│      40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM.mp4│      5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2.mp4│      6.三大经典策略_3.均值回归策略_1.mp4│      7.三大经典策略_3.均值回归策略_2.mp4│      8.配对交易_1.原理.mp4│      9.配对交易_2.策略实战_1.mp4│├─09面向对象和实盘交易│      1.模块内容整体介绍.mp4│      2.面向对象、类、实例、属性和方法.mp4│      3.创建类、实例、方法.mp4│      4.__init__初始化方法.mp4│      5.面向对象编程实例.mp4│      6.继承的概念及代码实现.mp4│      7.面向对象继承的实战案例.mp4│      8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路.mp4│      9.用面向对象方法实现股债平衡策略.mp4│├─10 基于优矿平台的面向对象策略│      1.优矿平台介绍.mp4│      10.优矿策略之均值回归：策略逻辑.mp4│      11.优矿策略之单因子策略模板一_策略介绍.mp4│      13.优矿策略之单因子策略模板三_策略函数.mp4│      14.优矿策略之单因子策略模板四：策略逻辑和分析框架.mp4│      15.优矿策略之多因子策略模板一：策略思路和方法.mp4│      16.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（1）.mp4│      17.优矿策略之多因子策略模板一：策略讲解（2）.mp4│      18.优矿策略之因子数据处理：去极值和标准化.mp4│      2.优矿平台回测框架介绍.mp4│      3.优矿框架之Context对象用法.mp4│      5.优矿框架之其他重要操作.mp4│      7.优矿策略之小市值策略写法.mp4│      8.优矿策略之双均线策略.mp4│      12.优矿策略之单因子策略模板二：策略函数.mp4│      4.优矿框架之Account和Position对象.mp4│      6.优矿策略之小市值因子策略.mp4│      9.优矿策略之均值回归.mp4│├─11 面向对象实盘交易之Oanda│      1.Oanda平台介绍和账户配置.mp4│      10.Oanda通过实时数据API调取实时数据.mp4│      11.Oanda读取实时数据并进行resample.mp4│      12.Oanda实盘交易策略ADX_策略介绍.mp4│      13.Oanda实盘交易策略ADX_历史数据处理.mp4│      14.Oanda实盘交易策略ADX_实时数据和实时交易.mp4│      2.Oanda账户密码配置和交易框架原理.mp4│      3.mp4│      3.Oanda连接账户并查看信息.mp4│      4.从Oanda API获得历史数据.mp4│      6.Oanda高级交易订单.mp4│      7.Oanda其他高级功能.mp4│      8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理.mp4│      9.Oanda实战ADX策略二：策略逻辑编写和可视化.mp4│      5.Oanda市价单和交易状态查询.mp4│├─12 面向对象实盘交易之IB│      1.IB实战平台介绍和API安装调试.mp4│      10.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略结构总览、响应函数逻.mp4│      11.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易信号逻辑.mp4│      12.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_交易主逻辑、策略展示和总结.mp4│      3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mp4│      5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mp4│      6.IB响应函数(wrapper)讲解_3.mp4│      8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mp4│      9.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略原理、线程控制原理.mp4│      2.IB实战平台请求和响应原理.mp4│      4_IB响应函数(wrapper)讲解1.mp4│      7.IB请求函数及合约定义.mp4│├─13 基于优矿的进阶学习│      1. 量化投资策略回测之回测与策略框架.mp4│      10. 基于技术分析的量化投资之RSI择时策略.mp4│      11. 基于技术分析的量化投资之MFI择时策略.mp4│      12. 基于技术分析的量化投资之cci择时策略.mp4│      13. 基于技术分析的量化投资之技术指标总结.mp4│      14. 基于技术分析的量化投资之通道技术.mp4│      15. 量化投资策略精讲之日期效应.mp4│      16. 量化投资策略精讲之动量效应.mp4│      17. 量化投资策略精讲之格雷厄姆成长投资.mp4│      18. 量化投资策略精讲之积极投资策略.mp4│      19. 量化投资策略精讲之价值投资策略.mp4│      2. 量化投资策略回测之评价指标.mp4│      20. 量化投资策略精讲之小型价值股投资策略.mp4│      21. 量化投资策略精讲之交易系统设计的一般原理.mp4│      22. 量化投资策略精讲之均线排列系统.mp4│      23. 量化投资策略精讲之金肯纳特交易系统.mp4│      24. 量化投资策略精讲之海龟交易系统_1.mp4│      25. 量化投资策略精讲之海龟交易系统_2.mp4│      26. 量化投资策略精讲之海龟交易法_3.mp4│      3. 量化投资策略回测之量化策略设计流程简介.mp4│      4. 量化投资策略回测之择时策略举例（双均线）.mp4│      5. 量化投资策略回测之量化投资模板1.0选股和择时.mp4│      6. 基于技术分析的量化投资之简介.mp4│      7. 基于技术分析的量化投资之技术指标简介.mp4│      8. 基于技术分析的量化投资之MACD择时策略.mp4│      9. 基于技术分析的量化投资之WVAD择时策略.mp4│├─14赠品课程：实战财务分析快速入门课程│      1. 财务报表分析原理.mp4│      2. 财务报表分析基础知识.mp4│      3. 财务报表指标分析技术.mp4│      4. 上市公司财务报表分析实战案例.mp4│└─讲义    ├─20180318AQF模拟题完全解析    │      20180318AQF模拟题完全解析（考前必看）.pdf    │    ├─20180318AQF模考题解析代码    │      v1_180306_模考题解析_单选题_金程教育.ipynb    │      v1_180306_模考题解析_多选题_金程教育.ipynb    │      v1_180306_模考题解析_解答题_金程教育.ipynb    │    ├─AQF第01章.量化投资前导及课程介绍_金程教育    │      AQF第01章.量化投资前导及课程介绍_金程教育.pdf    │    ├─AQF第02章.量化投资基础_金程教育    │      AQF第02章.量化投资基础_金程教育.pdf    │    ├─AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育    │      Anaconda + Pycharm 快速安装及基本使用说明_金程教育（更新完整版V）(1).pdf    │      AQF第03章.Python语言环境搭建_金程教育.pdf    │    ├─AQF第04章.Python编程基础_金程教育    │      1.1 Python语法的编程基础-数据基础.ipynb    │      1.2 Python语法的编程基础-控制结构和异常处理.ipynb    │      1.3 Python语法的编程基础-函数(1).ipynb    │      1.4 Python语法的编程基础-模块.ipynb    │      1.5 Python里面几个重要函数的用法.ipynb    │      AQF第04章.Python编程基础_金程教育.pdf    │      support.py    │    ├─AQF第05章.Python编程进阶_金程教育    │  ├─Numpy篇_金程教育    │  │      2.1_Numpy基础_.ipynb    │  │      2.2_Nump练习.ipynb    │  │      Python进阶之Numpy_金程教育.pdf    │  │    │  └─Pandas篇_金程教育    │          3.1_Pandas基础.ipynb    │          3.2_Pandas进阶.ipynb    │    ├─AQF第06章.数据可视化_金程教育    │      4.1_数据可视化.ipynb    │      AQF第06章.数据可视化_金程教育.pdf    │    ├─AQF第07章.金融数据源处理实现_金程教育    │      5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb    │      5.2_金融数据处理.ipynb    │      5.3_金融时间序列分析.ipynb    │      5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb    │      AQF核心_9_金融数据源_金程教育.pdf    │    ├─AQF第08章.量化交易策略模块_金程教育    │  │  声明：本资料仅限内部研究和交流使用，切勿外传。谢谢！金程教育.txt    │  │    │  ├─1.三大经典策略_金程教育    │  │      5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb    │  │      5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_18.csv    │  │      5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_51.csv    │  │      5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb    │  │      5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_27.csv    │  │      5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_6.csv    │  │      5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb    │  │      5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy_hs300_6.csv    │  │      AQF核心_5_Python交易策略_1.三大经典策略_金程教育.pdf    │  │      SMA_移动平均及双均线模型_600030_3.csv    │  │    │  ├─2.配对交易_金程教育    │  │      AQF核心_5_Python交易策略_2.配对交易_金程教育.pdf    │  │      Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb    │  │      Pair trading策略.ipynb    │  │      Pair trading策略_600199_2.csv    │  │      Pair trading策略_600702_3.csv    │  │      Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_5.csv    │  │      Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_8.csv    │  │      Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_9.csv    │  │      Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600702_5.csv    │  │    │  ├─3.量化投资与技术分析    │  │  ├─技术术分析策略和交易系统    │  │  │      01_v2_6.2_技术分析SMA + CCI双指标交易系统_循环法二次优化.ipynb    │  │  │      01_v2_6.2_技术分析SMA+CCI双指标交易系统_循环法二次优化_hs300_2.csv    │  │  │      01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化.ipynb    │  │  │      01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化_hs300_2.csv    │  │  │      01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号.ipynb    │  │  │      01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号_600030_2.csv    │  │  │      01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法_合并交易和持仓信号.ipynb    │  │  │      iterrows使用说明.ipynb    │  │  │      TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl    │  │  │      TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl    │  │  │      Thumbs.db    │  │  │      量化投资与技术分析_金程教育.pdf    │  │  │    │  │  └─量化与形态识别    │  │          基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本.ipynb    │  │          基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本_002398_4.csv    │  │    │  ├─4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析    │  │  │  6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb    │  │  │    │  │  └─Data    │  │          debt_google_trend.csv    │  │          paper_data.csv    │  │    │  ├─5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育    │  │  │  CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版.ipynb    │  │  │  CTA_交易系统（Aberration）_趋势跟踪系统_股票修改版_002397_3.csv    │  │  │    │  │  └─.ipynb_checkpoints    │  │          CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版-checkpoint.ipynb    │  │    │  └─6.机器学习_金程教育    │          produce_data.py    │          visualization.py    │          机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM)_hs300_3.csv    │          机器学习策略1_逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM)_hs300_30.csv    │          机器学习策略1——逻辑回归预测股市涨跌(算法转换：SVM).ipynb    │          机器学习策略2——基于SVM回归算法预测股市收益率.ipynb    │          机器学习策略_基于SVM回归算法预测股市收益率_hs300_2.csv    │          机器学习算法基础案例.ipynb    │          量化投资与机器学习策略.pptx    │    ├─AQF第09章.面向对象和实盘交易    │      股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb    │      面向对象编程(1).ipynb    │    ├─AQF第10章.基于优矿平台的面向对象_金程教育    │      优矿数据获取.nb    │      单因子有效性研究模板.nb    │      去异常值标准化函数讲解.nb    │      双均线策略写法.nb    │      均值回归%2B仓位控制器.nb    │      基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf    │      声明：本资料仅限内部研究和交流使用，切勿外传。谢谢！金程教育.txt    │      多因子策略模板.nb    │      小市值策略写法1.nb    │      小市值策略写法2.nb    │    ├─AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_金程教育    │      ADXTrader.py    │      AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_金程教育.pdf    │      实盘交易之Oanda平台.ipynb    │    ├─AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_金程教育    │      AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_金程教育.pdf    │      event测试.ipynb    │      Thumbs.db    │      V5_20170924_实盘交易平台IB_免费数据版.ipynb    │      V6_20170926_IB三均线交易模型实盘交易策略.ipynb    │    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