量化鼻祖：西蒙斯
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目录
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1 量化投资概论
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1.1 授课计划
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1.2 优秀结课论文分享
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1.3 量化鼻祖：西蒙斯
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1.4 量化投资的定义
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1.5 量化投资的特点
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1.6 量化投资的发展史
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1.7 量化投资的前景
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1.8 章节习题
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2 Python基础
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2.1 环境配置
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2.2 数据结构
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2.3 基本语句
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2.4 基本函数
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2.5 类与对象
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2.6 模块和包
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2.7 标准库
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2.8 Numpy库
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2.9 Pandas库
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2.10 Matplotlib库
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2.11 案例：金融数据分析之Pyhton实现
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2.12 章节习题
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3 统计学基础*
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3.1 统计函数库（自学）
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3.2 描述性统计
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3.3 随机变量
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3.4 统计推断
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3.5 方差分析
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3.6 回归分析
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3.7 章节习题
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4 金融学基础
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4.1 金融分析库（自学）
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4.2 资产收益率与风险
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4.3 投资组合理论
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4.4 资本资产定价模型
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4.5 Fama-French 因子模型
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4.6 章节习题
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5 金融时间序列分析*
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5.1 金融时间序列库（自学）
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5.2 基本概念
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5.3 基本性质
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5.4 金融时间序列预测
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5.5 波动率
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5.6 章节习题
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6 配对交易策略
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6.1 配对交易策略
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6.2 最小距离法之实战分析
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6.3 协整法之实战分析
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6.4 随机价差法之实战分析*
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6.5 章节习题
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7 技术指标策略
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7.1 技术指标库（自学）
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7.2 K线图
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7.3 KDJ 策略
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7.4 RSI 策略
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7.5 MACD 策略
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7.6 BOLL 策略
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7.7 DMI 策略
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7.8 CCI 策略
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7.9 MT 策略
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7.10 PTV 策略
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7.11 OBV 策略
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7.12 ROC 策略
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7.13 BIAS 策略
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7.14 其他技术指标策略
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7.15 章节习题
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8 机器学习在量化投资中的应用*
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8.1 机器学习库
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8.2 量化投资之逻辑回归算法模型
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8.3 量化投资之决策树算法模型
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8.4 量化投资之随机森林算法模型
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8.5 量化投资之支持向量机算法模型
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8.6 量化投资之集成算法模型
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8.7 量化投资之人工神经网络算法模型
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8.8 章节习题
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9 深度学习在量化投资中的应用**
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9.1 深度学习库
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9.2 量化投资之TensorFlow
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9.3 量化投资之PyTorch
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9.4 量化投资之MXNet
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9.5 章节习题
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10 附 录
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10.1 量化武器库大全
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10.2 2022年量化金融分析师全国统一考试考试大纲
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