[编程语言]日内高频交易实战，从python数据分析到C++编写策略

日内高频交易实战，从python数据分析到C++编写策略 资源介绍

《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。

资源目录：

├─第一部分
│      1.课程准备与数据来源.mp4
│      2.均值回归概念介绍.mp4
│      3.均值回归的数据研究-上.mp4
│      4.均值回归的数据研究-下.mp4
│      5.均值回归的历史数据统计程序.mp4
│      6.均值回归的历史数据统计结果分析.mp4
│      7.编写简单的策略进行测试.mp4
│      课件.zip
│
├─第三部分
│      16.高频C++实盘策略编写：均值回复上 截取视频.mp4
│      17.高频C++实盘策略编写：均值回复-下 (1) 截取视频.mp4
│      18.高频C++实盘策略编写：预测策略上.mp4
│      19.高频C++实盘策略编写：预测下.mp4
│      20.结束语.mp4
│
└─第二部分
        10.订单不平衡与平均成交价均值回归-下 截取视频.mp4
        11.模型一：简单的线性模型y=wx+b 截取视频.mp4
        12.模型二：朴素贝叶斯.mp4
        13.模型三-支持向量机SVM，随机森林 RF.mp4
        14.模型五：隐马尔科夫HMM（官网未见模型四） 截取视频.mp4
        15.编写简单的策略进行测试.mp4
        8.订单不平衡与平均成交价均值回归-上.mp4
        9.订单不平衡与平均成交价均值回归-中.mp4

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