量化金融分析师AQF标准版课程
¥9980
你将收获
- 掌握金融、编程和建模知识基础，拥有量化交易实盘操作能力
- 具备独立自主地研发新量化交易策略的能力
- 掌握量化交易模型设计的基本框架，以及风险管理和资产组合理论的实际运用
数千家企业正在使用三节课企业版学习
无限制学习2000+门课程，200+精选学习专题
课程介绍
结合现代计算机技术的发展，量化方法在金融实务中的应用也越来越普遍和深入。本项目在借鉴全球领先的量化金融分析师执业标准的基础上，结合各国现代金融领域的实践发展和实际情况，研究分析相应实战岗位的专业要求和工作内容，以培养量化金融分析师专业人员为目标，通过专业理论知识与实战能力的训练，培养具备量化分析能力的专业金融从业人员。
经认证体系的培训与考核，AQF持证人员应熟悉和掌握考试大纲《量化金融基础知识》和《量化金融专业知识与实务》所要求的知识体系，具备量化金融分析的综合能力。
适合人群
- 在读大学生
- 零基础小白
- 金融从业人员
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
全部收起
1.金融基础知识
共42节 | 21小时58分钟
- 1.概率论基本概念1小时17分钟
- 2.随机变量数字特征34分钟
- 3.常见的概念分布1小时5分钟
- 4.大数定律和中心极限定理27分钟
- 5.抽样分布40分钟
- 6.参数估计和假设检验57分钟
- 7.线性回归分析149分钟
- 8.线性回归分析240分钟
- 9.投资组合管理简介23分钟
- 10.收益和风险21分钟
- 11.效用理论26分钟
- 12.均值方差模型20分钟
- 13.有效前沿44分钟
- 14.资本资产定价模型35分钟
- 15.业绩评价指标14分钟
- 16.Equity市场的参与者24分钟
- 17.Mutual Fund和ETF25分钟
- 18.交易头寸23分钟
- 19.交易订单36分钟
- 20.市场异常和行为金融学56分钟
- 21.估值指标：市盈率126分钟
- 22.估值指标：市盈率228分钟
- 23.价格倍数法的逻辑和市销率28分钟
- 24.其他倍数股指：PS EV PB27分钟
- 25.绝对估值模型32分钟
- 26.分部估值和Asset-based17分钟
- 27.债券的基本要素31分钟
- 28.债券市场31分钟
- 29.含权债券23分钟
- 30.单利和复利23分钟
- 31.债券定价28分钟
- 32.全价和净价25分钟
- 33.债券风险34分钟
- 34.债券交易策略16分钟
- 35.Derivatives定义和四大衍生品介绍33分钟
- 36.Option合约介绍21分钟
- 37.衍生品的分类18分钟
- 38.Forward深入知识26分钟
- 39.Futures and Swap深入知识27分钟
- 40.Option深入知识128分钟
- 41.Option深入知识237分钟
- 42.Option定价原理23分钟
2.量化投资理论
共27节 | 12小时33分钟
- 1.人工智能算法原理17分钟
- 2.Fintech与量化金融市场介绍40分钟
- 3.量化交易回测和实盘的一般框架结构14分钟
- 4.统计套利量化交易策略27分钟
- 5.CTA量化交易策略137分钟
- 6.CTA量化交易策略227分钟
- 7.事件驱动型量化交易策略20分钟
- 8.多因子市场中性量化策略136分钟
- 9.多因子业绩归因和对冲模式24分钟
- 10.多因子处理：数据预处理31分钟
- 11.多因子模型构建流程40分钟
- 12.多因子模型的实战应用32分钟
- 13.多因子CTA实战交易策略25分钟
- 14.量化指数增强策略15分钟
- 15.基于北向资金和公募基金量化策略115分钟
- 16.基于北向资金和公募基金量化策略216分钟
- 17.量化期权交易策略15分钟
- 18.机器学习交易策略24分钟
- 19.大数据与舆情分析策略132分钟
- 20.大数据与舆情分析策略235分钟
- 21.行业轮动策略35分钟
- 22.动量反转和择时策略26分钟
- 23.无风险套利策略37分钟
- 24.日内量化高频策略136分钟
- 25.日内量化高频策略228分钟
- 26.基本面量化_净利润断层策略32分钟
- 27.风险平价和策略回测机制38分钟
3.Python编程基础
共19节 | 10小时41分钟
- 1.Python语言环境搭建20分钟
- 2.JupyterNotebook使用方法34分钟
- 3.Python基础语法44分钟
- 4.Python运算符30分钟
- 5.Python基本数据类型_数字和字符串1小时5分钟
- 6.Python基本数据类型_列表和元组31分钟
- 7.Python基本数据类型_集合和字典30分钟
- 8.Python控制结构_条件语句30分钟
- 9.Python控制结构_循环语句57分钟
- 10.Python控制结构_break和continue20分钟
- 11.Python控制结构_列表和字典解析22分钟
- 12.Python控制结构_异常处理19分钟
- 13.Python函数_函数定义和调用25分钟
- 14.Python函数_函数参数和匿名函数51分钟
- 15.NumPy_Ndarray创建和基本属性29分钟
- 16.NumPy_Ndarray索引和修改结构28分钟
- 17.NumPy_Ndarray向量化操作和广播29分钟
- 18.NumPy_通用函数和随机数42分钟
- 19.NumPy_线性代数和多项式回归36分钟
4.金融数据分析基础
共9节 | 7小时3分钟
- 1.Pandas_Series创建和基本用法30分钟
- 2.Pandas_DataFrame索引和切片40分钟
- 3.Pandas_DataFrame数据处理1小时7分钟
- 4.Pandas_DataFrame分组操作25分钟
- 5.Pandas_DataFrame合并操作40分钟
- 6.Pandas_DataFrame层次化索引17分钟
- 7.Python数据可视化54分钟
- 8.Python数理统计48分钟
- 9.数据库基本介绍1小时41分钟
5.量化交易回测方法
共13节 | 5小时32分钟
- 1.K线图简介33分钟
- 2.绘制K线形态32分钟
- 3.Python捕捉K线形态58分钟
- 4.简单移动平均_129分钟
- 5.加权移动平均_116分钟
- 6.指数移动平均_114分钟
- 7.创建movingAverage模组_113分钟
- 8.中国银行股价数据与均线分析_115分钟
- 9.中国银行股票均线系统交易_132分钟
- 10.配对交易简介29分钟
- 11.配对交易的步骤130分钟
- 12.配对交易的步骤221分钟
- 13.Python实测配对交易策略11分钟
6.数据库基础
共9节 | 12小时40分钟
- 1.数据库基本介绍1小时41分钟
- 2.SQLite常用命令1小时43分钟
- 3.DQL数据查询语言2小时25分钟
- 4.爬虫实战介绍1小时12分钟
- 5.HTTP请求方法与过程1小时19分钟
- 6.使用BeautifulSoup进行网页解析1小时13分钟
- 7.使用requests网页爬取53分钟
- 8.使用Xpath进行网页解析1小时10分钟
- 9.正则表达式1小时4分钟
7.量化交易策略的Python实现与回测（进阶）
共8节 | 5小时27分钟
- 1.量化回测平台介绍143分钟
- 2.量化回测平台介绍252分钟
- 3.消息面分析与事件驱动策略30分钟
- 4.技术分析相关策略131分钟
- 5.技术分析相关策略221分钟
- 6.CTA交易策略1小时11分钟
- 7.多因子模型及实战37分钟
- 8.业绩评估及归因分析42分钟
8.人工智能与机器学习策略
共13节 | 10小时10分钟
- 1.人工智能导论1小时48分钟
- 2.机器人技术16分钟
- 3.机器学习基本流程51分钟
- 4.机器学习模型-PartA1小时3分钟
- 5.机器学习模型-PartB25分钟
- 6.机器学习模型-代码1（demo）46分钟
- 7.机器学习模型-代码2（实例）21分钟
- 8.深度学习基础模型-代码案例31小时11分钟
- 9.深度学习的进阶与应用-PartA1小时30分钟
- 10.深度学习的进阶与应用-PartB52分钟
- 11.深度学习的进阶与应用-PartC20分钟
- 12.深度学习LSTM代码17分钟
- 13.深度学习之图片分类-代码案例431分钟
9.实盘模拟交易
共6节 | 5小时51分钟
- 1.量化实盘交易系统介绍59分钟
- 2.量化交易与智能投研1小时17分钟
- 3.量化交易与智能风控-151分钟
- 4.量化交易与智能风控-21小时2分钟
- 5.量化交易与智能风控-314分钟
- 6.GPT对量化交易的影响1小时28分钟
10.量化风控实战
共60节 | 36小时24分钟
- 1.CAPM资本资产定价模型_收益和风险44分钟
- 2.CAPM模型_效用理论15分钟
- 3.CAPM模型_投资组合选择_单个风险资产26分钟
- 4.CAPM模型_投资组合选择_两个风险资产35分钟
- 5.CAPM模型_投资组合选择_有效前沿27分钟
- 6.CAPM资本资产定价模型40分钟
- 7.BSM模型及隐含波动率计算_137分钟
- 8.BSM模型及隐含波动率计算_234分钟
- 9.BSM模型及隐含波动率计算_330分钟
- 10.银行信用风险建模-前言7分钟
- 11.敞口划分和模型分类27分钟
- 12.模型划分案例演示-矩类分析法6分钟
- 13.模型结构介绍及演示26分钟
- 14.建模准备阶段工作35分钟
- 15.单因素分析37分钟
- 16.分数转换22分钟
- 17.因素分析和模型合成14分钟
- 18.模型校准42分钟
- 19.统计检验指标介绍32分钟
- 20.专家经验打分卡27分钟
- 21.评级模型验证133分钟
- 22.评级模型验证241分钟
- 23.评级模型验证340分钟
- 24.评级模型验证报告示例36分钟
- 25.零售信贷及评分卡126分钟
- 26.零售信贷及评分卡239分钟
- 27.论巴塞尔新资本协议对于资本计提的原则和方法44分钟
- 28.信用风险违约概率建模_Excel基础知识24分钟
- 29.信用风险违约概率建模_债券法基本原理30分钟
- 30.信用风险违约概率建模_债券法函数建模1小时6分钟
- 31.信用风险违约概率建模_债券法案例分析16分钟
- 32.信用风险违约概率建模_莫顿模型迭代接近法54分钟
- 33.信用风险违约概率建模_莫顿模型股票波动率法29分钟
- 34.随机利率及债券定价模型_无风险利率54分钟
- 35.随机利率及债券定价模型_单利和复利47分钟
- 36.随机利率及债券定价模型_利率期限结构51分钟
- 37.随机利率及债券定价模型_债券定价_远期利率27分钟
- 38.随机利率及债券定价模型_风险中性定价58分钟
- 39.随机利率及债券定价模型_均衡模型1小时8分钟
- 40.随机利率及债券定价模型_Vasicek_CIR_参数估计40分钟
- 41.随机利率及债券定价模型_Ho-Lee30分钟
- 42.随机利率及债券定价模型_Hull-White52分钟
- 43.随机利率及债券定价模型_美式期权定价21分钟
- 44.随机利率及债券定价模型_中美国债收益率曲线31分钟
- 45.基于莫顿模型的信用风险计量建模_Merton模型和企业信用风险建模148分钟
- 46.基于莫顿模型的信用风险计量建模_Merton模型和企业信用风险建模235分钟
- 47.互联网金融的风控技术45分钟
- 48.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡156分钟
- 49.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡256分钟
- 50.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡31小时5分钟
- 51.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡453分钟
- 52.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡51小时11分钟
- 53.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡61小时11分钟
- 54.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡737分钟
- 55.VaR在险价值建模_VaR课程体系介绍和HS法计算VaR29分钟
- 56.VaR在险价值建模_加权历史模拟法计算VaR25分钟
- 57.VaR在险价值建模_Resample VaR+参数法18分钟
- 58.VaR在险价值建模_MCS原理19分钟
- 59.VaR在险价值建模_MCS代码讲解22分钟
- 60.VaR在险价值建模_VaR的衍生交易策略15分钟
课程已被收录精选专题
购课须知
课程有效期：
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上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。
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