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机器学习与量化交易项目班

16年下半年起,应用类课程再次重大转型:偏项目。如果说上半年偏应用,那下半年则是彻底偏项目,把零散应用揉进完整项目里,实际项目驱动。基于此,七月在线特推出第一个项目班:机器学习与量化交易项目班。btw,后面还有深度学习项目班、机器学习项目班。

  • 开班时间:10次直播课已上完,现在购买看视频
  • 课程时长: 10次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 价       格:原价2000,目前限时特价777元
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    机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段,这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面,并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统,通过项目把相关知识点串起来,不但技能提升可更快,而且随着项目经验的增长,对于求职/跳槽涨薪也有极大的帮助

    整个课程以项目为驱动且给数据、给关键代码,将编程,数据分析和机器学习融入到一个统一的量化交易项目里去。


上课方式
  在线QQ群视频直播上课,天南地北,只要想听,谁都有机会报名参加
上课语言
  这门课将会以python语言为主,搭建一个纯python的mini实验平台。虽然目前市面上已经存在了诸如quantopian等在线回测的服务,但是从零开始搭建一个五脏俱全的小平台,对深入理解整个流程,具有非常重要的意义。(回想一下学习程序语言的时候,我们会被要求写一个简单的解释器,写解释器的目的不是真正使用,而是深入理解)。此外,我们会利用python社区丰富的库,进行数据从提取到建模到执行的方法面面,和其他语言相比,python易于编程和维护,其简洁性亦有助于理解背后的ideas,基于此,本课程的主要语言是python。
预备基础
  一定的Python数据分析基础
课后视频
  一周两课,每周六/日上课。提供上课视频供课后随时反复观看、复习(PC端用Google浏览器登陆官网在线观看、手机端APP下载看)


顶级福利

  1. 真实数据:跟随课程从零开始搭建自动交易系统,且提供真金难买的真实金融数据
  2. 获赠系统:课程结束后,获赠一套讲师自行搭建的自动交易系统,学员可在其基础上修改、定制,比如写来回测,写策略,自动交易等等。
  3. 优秀内推:优秀学员可内推BAT、flag等国内外顶级一线互联网公司。
  4. 全程答疑:1个多月全程辅导,除了课上2小时直播答疑、课后一周7天集中答疑之外,更可与牛人师兄互助讨论。
  5. 结课答疑:1个多月的课程结束后,仍支持答疑


适合人群

  1. 数据科学工作者 从数据科学的角度:侧重如何用数据分析的办法玩量化交易 ,你将体会到数据科学所需要的方法面面(数据提取,数据清洗,数据建模,以及搭建平台)
  2. 金融项目开发者 从项目的角度:会侧重搭建一个自动交易平台,迅速降低你的开发难度曲线,做到开发前心中有数
  3. 量化交易从业者 从量化的角度:如何用python玩机器学习和量化交易。
  4. 机器学习/数据分析/量化交易爱好者 从求职的角度:我们将力图让你达到优秀实习生的所应当具备的经验水平(不会让你成为"大师",但是可以让你对这个领域有很全面的理解,以及相应的实战经验。


主讲老师


冯老师:专注机器学习/人工智能,擅长解释机器学习中看似艰深晦涩的概念,熟悉模型背后的数学原理。曾工作于某知名私募的量化交易团队,参与高频交易中统计学习模型的开发。课堂上善于全程举例,所讲直达本质且不失生动有趣。



常见Q&A

1. 这门课不能给你什么?
    这门课不会教你一夜致富的秘诀。和其他所谓“日进万金不是梦”,“早日实现财富自由”的量化交易速成班不同,我们不会教给你“无本万利”的老中医似的炒股良方。
    事实上,机器学习和量化交易是一门严肃的数据科学和项目实战的实践课程,所以我们坚决反对把量化交易如此包装和妖魔化。
2. 这门课能教给你什么?
    这门课的主要目的,是教会大家编写程序,通过建模,回测和风控,发现可盈利策略并将整个流程自动化。具体而言包括如下内容:

  • a)如何利用统计学习的方式,对海量金融数据进行建模。包括:时间序列分析,机器学习模型在量化建模中的应用。
  • b) 传统交易策略和风控的开发方法,以及如何建立自己的可扩展的策略研究库。
  • c) 如何搭建自己的量化研究平台:包括数据库管理,回测,交易平台和工作自动化。
    简而言之,我们将会交给你端到端的量化交易流程,以及流程中的每一个实现环节。基于本课的内容,你将会对量化交易和自动交易有了一个地图式的了解,并可以有效的扩展今后的研究。知识和技巧是学不完的,这门课教给你的将是一个基础和框架,课后可以自如的进行有目的性的延伸。
3. 课程的侧重点是什么?
    我们的方法基于实践:我们将会从零开始,一点一点教给大家如何组建一个蛮复杂的引擎的过程。为了便于理解,刚开始的引擎会非常简单,但是随着课程的深入,引擎内容亦逐渐丰富。这样做的目的是显而易见的:此种做法有助于初次编写复杂程序的同学更容易接受。
    另一方面,我们将会介绍机器学习模型如何被应用在量化建模中去。这里会侧重对模型本质的理解,有助于正确使用合适的统计学模型。(而不是当作一个黑箱)
    综上,授课内容会包含了很多的编程,和很多的数学:这也是一个quant所应当具备的基本素质。




推荐有奖

推荐身边同学/朋友一块报名,推荐人与被推荐人双双各送100元上课券,且推荐几人送几百,1K上限,微博私信@研究者July 领取。上课券可用于9.24日开班的量化交易班、以及购买之前的课程/视频,比如:计算机视觉班Python数据分析班机器学习应用班机器学习中的数学班6月数据挖掘班5月深度学习班4月机器学习算法班等等。


推广有奖

把本课程链接:https://www.julyedu.com/course/getDetail/46(内容随便写),发微博或朋友圈即送5元红包。另把本课程链接发ML/量化微信群或ML/量化QQ群,每发一个即送5元红包(10个群封顶)。红包领取方式:加此QQ群123531805,找到群主July,把截图发他,他便会立送你红包。 



学员评价

越早报名福利越大,讲师开课前直接给你免费开小灶,并迎来大神级学友廖雪峰



量化第一课



干货越来越多,就是项目实战,直至结课




量化求职

量化方向的人才一般月薪2~4万,且我们可内推京东等招量化人才的公司


课程大纲草案

1. 自动化交易综述

   主要内容: 课程内容综述,自动化/算法交易介绍,python在自动交易中的应用简介

2. 量化交易系统综述

   主要内容:回测,自动交易,策略建模,常见平台使用

3. 搭建自己的量化数据库

软件需求,数据获取方式,数据存储方式

mini-project-1: 金融数据的存储,读取

4. 用python进行金融数据分析

主要内容:数据清理与特征选择

mini-project-2: pandas与金融数据分析

5. 策略建模综述

主要内容:介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式

6. 策略建模:基于机器学习的策略建模

mini-project-3: 基于机器学习的金融预测

7. 模型评估与风险控制
主要内容:模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法

8. 自动交易系统的搭建

主要内容:基于事件驱动型的自动交易系统

Final-Project: 手把手教你搭建自动交易系统(有作业,课后直接赠送一套自动交易系统,可自行定制、修改)

9. 量化策略的实现

mini-project-4:将本学期的所有project融入到上节课的系统中去,尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。

10. 策略优化与课程总结

主要内容:如何进行模型选择与优化,课程回顾与展望:where to go from here..

 

注:所有的项目以作业形式给出(某些关键函数留给学生实现),第二次上课前将正确的实现方法公布到授课平台。

冯老师寄语:“主要是注重项目,项目,项目。另外,如果不想做金融的人,这门课也会得到很多收获:这是为数不多的融合机器学习和一个完整数据分析项目的有机整体,任何有志于做‘数据科学’方面工作的人都会获得宝贵的经验。”


课程大纲讨论稿:https://ask.julyedu.com/question/7187


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