技术标签: python闯关训练营怎么样3.0
2020年热度最高的编程语言是谁?Python!
Python应用方向很多,包括数据分析、爬虫、开发、运维、自动化测试,不过Python+金融还有一个有趣的应用方向:量化投资。
非金融背景的同学要理解量化投资,我们可以将投资这一件事想象成汽车装配。
量化投资,好比如一间全自动装配车间,大部分工作都是机器完成,python起到充当工具、机器的作用,人只要操控机器就可以弄成装配。
传统投资,就是比较传统的装配车间,工作是工人手动完成。
通过简单的例子,我们能感受到两者,但能看到两种投资方式的核心都是由人来决策,量化投资可以计算机技术,通过建模分析、优化参数等手段,从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标,使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益。
虽然量化方法在投资中得到了越来越广泛的运用,量化交易蓝海迅速升温,但高精尖人才扎堆,入门门槛受限于“金融”、“编程”、“建模”这三座大山。
对应的,我们要从量化投资的底层基础入手,关键是跟实际应用和市场结合,学了要会用才好。
基于此,点宽学院推出小白入门的《零基础量化投资特训营》
通过3周学习,掌握量化投资的核心理念,从零基础的python量化知识开始学起,带你熟悉金融基础和数据提取、量化基础知识、量化策略构建和实现、分享经典量化策略。
上课时间:vol.4 :8月20日-9月11日
vol.5 :9月10日-9月29日
这门课适合初入门对量化投资感兴趣、有志于在量化投资发展的金融新人。
适合人群:
1、量化投资领域的零基础小白
2、未来一年想往量化投资就业或实习的同学;
3、对量化投资感兴趣但犹豫不决的金融新人;
4、尝试量化投资方法的传统投资老手;
这门上线3个月的课程,完成了一次重磅迭代。
与其他市面上的课程进行区别,真正从零基础的需求入手!
新增一周Python基础课!每日督学!
闯关式打卡!选择填空题+策略实操!
直播授课!作业及时批改!
社群督导!10人小班教学!
学习框架清晰!跟着完整的成长路线走!
项目式实操!Auto-Trader实现简单的交易策略!
然而,最重要的是,在如此多的内容服务升级之后,我们的课程价格将维持不变,依然给大家福利,到手价仅需499元!
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课程结束后,你将获得:产出至少4份策略研究报告,突破自己能力的天花板;
结业证书为简历加分,成功入门量化投资;
提供结合量化投资人才能力模型的学习之路;
从传统成功转型量化,通过量化投资获得个人收益;
掌握量化交易的策略,抢占先机入场;
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为啥我敢说这门课程能帮你从 0 实现 量化投资入门?
01 规划学习路线
首先点宽学院,作为一个深耕金融科技的数字化实践平台,我想没有谁比点宽学院更了解初学者学习量化投资的各种难题了!
所以我们打造了完整的学习成长路线,基于对量化投资人才岗位及所需人才知识技能的分析和理解。
技能能力培养:全面了解量化投资行业,掌握量化投资从业所需基础知识和技能,包括金融学、数据分析、金融大数据,机器学习、量化建模、Python等,了解场景应用,具备行业应用能力。
胜任工作岗位:从事量化研究、投研顾问、金融分析师、金融建模工程师、量化工作者、股票分析师等岗位。
关于这零基础的课程内容,我们从python基础、Python量化知识、金融基础和数据提取、量化基础知识、量化策略构建和实现、经典投资策略入手,解决了新手进入量化投资的6大问题!
6大版块,带你从 0 实践量化投资
通过10个Python课 + 5大量化课程 + 14项实战练习,带你将所有量化投资 知识点串联起来,形成你自己的量化投资框架体系。
课程打卡日历
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02 项目实战为导向
课程最注重实用性,将从量化投资的实际应用出发,贴近市场的实践。不仅仅讲解工具使用,更是培养你的【策略化思维】
课程中每一个知识点都会结合项目案例进行讲解,项目提供源码同步运行,通过闯关式学习,理论实战并行,从实战中积累经验,让量化策略变得不再遥不可及!
项目实操策略
左右滑动
如下图,这取自课程的课件和实操作业,你要处理的数据和策略都是经过导师精心准备的。
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03 无忧课程服务
零基础量化投资特训营=完整学习路线+点宽专业导师团队+闯关式实操学习+1v1督学答疑+助教作业批改
点宽专业导师团队
老师均来自清华、北大等名校且均具备世界知名企业的实际工作经验。
贴心的班级服务
一、10人小班授课制
10人社群辅导,配有”点点“小助手充当班主任的角色,1V1跟进学员的学习进度!
二、python基础+策略实操闯关式打卡
python基础部分将以选择填空题打卡,后面直播课加以14道实操题目,确保学员学以致用!
三、项目作业批改+讲解
授课方式为直播(有回放),课后安排作业,老师认真批改,作业+答案课前细心讲解。
四、老师&学长在线答疑
老师&学长对学员的问题一对一答疑,解决学员遇到的项目难点。
五、社群互动
老师、学长、小助手都会实时分享热点事件,不乏清华、北大、中财、西财等学校的优秀同学一起讨论。
项目结束后,我们会颁发量化课程结业证书,证明大家通过了项目的检测。课程结束后,你会有自己的代表作品、 拿得出手的实践经历和简历,这些都可以为你加分。
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在开营后,学员们纷纷分享了加入训练营的想法:
@柳宇凯(黑龙江大学 零代码基础):量化交易是趋势,我有很多在实战中总结的经验,用人工交易确实非常累。相比起传统投资,老师教的量化投资基本是机构投资者用的方法和模式,系统化的教学,很难得的学习机会。相比起外面那些表面化的培训,这里更多的是系统化的构建投资体系而不是零零散散的知识碎片 。
@林仪(西南财经大学 金融专业):量化投资在坊间能找到的教材质量参差不齐,但这个项目却能帮助我建立了整个量化交易的方法论体系的基础,令我有信心可以自行去进一步研发更加全面及高阶的策略。
@孙泽余(华南理工大学 电子信息专业):从零基础出发,系统学习掌握量化投资相关的实务技能,从模型开发、回测、策略改进,如何系统地做量化策略。这里对整个量化策略搭建的步骤有了全面的了解,写出自己的策略很有成就感!
*以上为化名
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文章浏览阅读854次,点赞5次,收藏12次。找到与这个系统邻接的边(0,1),(5,4),比较两者的权值,容易发现权值最小的为25,因此加入边(5,4),同时加入结点4和边(5,4)。4.将0,5,4,3以及相关的边看成一个整体,与其邻接的边有(0,1)28,(4,6)24,(3,6)18,(3,2)12,四个边中权值最小的边是(3,2),所以加入结点2以及边(3,2)。5.与4中所构成的整体邻接的边有(0,1)28,(4,6)24,(3,6)18,(2,1)16,四者中权值最小的边为(2,1),所以加入结点1以及边(2,1)。_c语言普里姆算法
文章浏览阅读3.1k次,点赞2次,收藏15次。长时间在服务器上运行深度学习代码,使用nohub 命令行 & 可以让代码不间断在后台运行_nohub
文章浏览阅读4k次,点赞18次,收藏69次。强化学习这一章会讲基于策略的强化学习Value-Based Reinforcement Learning-DQN强化学习前言一、policy函数二、DQN2.1 游戏中agent的目标是什么?2.2 agent如何做决策?2.3 如何理解Q* 函数呢?2.5 DQN打游戏?三、如何训练DQN?3.1 TD算法3.2 TD算法训练DQN四、训练步骤六、总结前言说明一下:这是我的一个学习笔记,课程链接如下:最易懂的强化学习课程公众号:AI那些事一、policy函数我们回顾一下Acti_policy函数
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文章浏览阅读235次。常用的KGE方法侧重于建模严格的语义相关性(例如,TransE和TransR假设头+关系=尾),这更适合于KG补全和链接预测等图内应用,而不是推荐。更自然、更直观的方法是直接设计一个图算法来利用KG结构。_图谱模型
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文章浏览阅读1.1k次。转自:http://blog.csdn.net/jsonnan/article/details/62215287东西有点多,但是资源绝对nice,自己都全部亲身体验过了,大家可放心使用github排名:https://github.com/trending,github搜索:https://github.com/searchUIAwesome-MaterialDesign..._panel.travel-tv.top
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