****-《日内高频交易实战，从python数据分析到C++编写策略》-Python
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****-《日内高频交易实战，从python数据分析到C++编写策略》-Python
学习有效期：永久观看
学习时长：339分钟
学习计划：6天
难度：
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：李炳辰
技术总监/研发总监
讲师介绍：20年企业以及互联网软件开发经验，开发过互联网广告、大型企业组织项目资产管理、股票期货数字货币高频自动化交易系统、全市场数据流图式分析系统等，熟悉分层、消息驱动、微内核、微服务，低延迟等多种软件系统架构模式，掌握Java、C++、Python、Go、R等多种软件开发语言以及其主流开发体系。
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「你将学到什么？」
《日内高频交易实战，从python数据分析到C++编写策略》是《从编程小白到量化宗师之路》系列的第二个中级课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。
课程内容从数据统计基本概念入手，抛开大多数人使用的传统技术指标体系（如MACD，KDJ 等），对市场交易数据进行深入分析，识别出其中的统计规律，发掘交易机会, 后期过渡到采用机器学习方式进行交易策略的研发，课程用到的机器学习方法有多项式线性回归，支持向量机（SVM），隐马尔可夫（HMM），朴素贝叶斯。
课程注重实战，学员上课后，可以达到：日内高频交易策略研发，对统计学和概率论有一些应用上的基础，从而能够自行继续研发新的策略。将日内高频的研究发到带到短期，中期交易策略中，提高盈利机会。
课程使用数据来源于两个早期课程：
股票数据下载课程 https://edu.****.net/course/detail/24720
期货tick数据收集整理课程 https://edu.****.net/course/detail/24783
课件中包含一些数据，当然同学们也可以使用自行收集的数据。
「课程学习目录」
| 第1章：期货日内高频：普通均值回归策略 |
| 1.课程准备与数据来源 |
| 2.均值回归概念介绍 |
| 3.均值回归的数据研究 上 |
| 4.均值回归的数据研究 下 |
| 5.均值回归的历史数据统计程序 |
| 6.均值回归的历史数据统计结果分析 |
| 7.编写简单的策略进行测试 |
| 第2章：日内高频：中间价格与平均交易价格的均值回归 |
| 1.订单不平衡与平均成交价均值回归 上 |
| 2.订单不平衡与平均成交价均值回归 中 |
| 3.订单不平衡与平均成交价均值回归 下 |
| 4.模型一：简单线性模型 y = wx+b |
| 5.模型二：朴素贝叶斯 |
| 6.模型三：支持向量机SVM 与 随机森林 RF |
| 7.模型五：隐马尔可夫HMM |
| 8.编写简单的策略进行测试 |
| 第3章：C++策略编写 |
| 1.高频C++实盘策略编写：均值回归 上 |
| 2.高频C++实盘策略编写：均值回归 下 |
| 3.高频C++实盘策略编写：预测策略 上 |
| 4.高频C++实盘策略编写：预测策略 下 |
| 5.结束语 |
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「你可以收获什么？」
日内高频交易策略研发
能够自行继续研发新的策略
将日内高频的研究发到带到短期，中期交易策略中，提高盈利机会
机器学习方法的使用