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2018基于Python语言量化金融分析师AQF实训项目

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-7-7 10:01:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
    2018基于Python语言量化金融分析师AQF实训项目  Python 自学编程吧 www.zxbc8.com 095644ukm3o6m4xzbwseky 7 Y% {+ ?3 _2 b: F

    # H" q) e( T) [7 j2 ~% h目录
    : T* b( G! Y2 u7 v4 r  ^5 v├─01量化投资前导及课程介绍, t: U  V% b: q  Y7 z7 a
    │  ├─1.AQF核心课程知识体系介绍.mkv
    ; T9 a  J3 L: g( v8 Q, o) Z│  ├─2.量化策略的python实现和回测.mkv# N% K! W$ S" S8 R
    │  ├─3. 结合代码的编程整体介绍.mkv9 x4 h' _9 W" T. U
    │  ├─AQF第01章.pdf% r; |. O$ o% E" l
    ├─02量化投资基础
    9 P. X4 x4 q# Y! }& G4 H│  ├─01.量化投资背景及决策流程_recv.mp4
    5 u0 q' {1 |; E$ ~% [│  ├─02.量化择时_recv.mp4
    8 o0 h0 Z- I% o  Z( Q2 @│  ├─03.量化择时&动量及反转策略_recv.mp4( f2 ~, z  g! a% E" B) T
    │  ├─04.结构型基金套利_recv.mp4
    + v6 Q4 H+ Y/ l  O" C8 V0 o( y% {+ g  d│  ├─05.行业轮动与相对价值_recv.mp4& l( f9 B3 l9 W+ @
    │  ├─06.市场中性和多因子_recv.mp45 W/ {1 o" c2 j- c5 I3 Y3 q
    │  ├─07.事件驱动_recv.mp4: K% p: E& W% D- J* N/ Z! \9 }
    │  ├─08.CTA_1_recv.mp4, p, O5 @2 n  T& L1 a. u0 x
    │  ├─09.CTA_2(TD模型)_recv.mp4
    / H4 Q! m* t) k6 ]9 u│  ├─10.CTA_3_recv.mp4  U9 [/ X. `+ q6 a$ B' q
    │  ├─11.CTA_4_recv.mp4
    6 o( P; g+ Z3 m; ^2 a│  ├─12.统计套利_低风险套利_recv.mp4
    4 _8 k7 H+ e6 C) N6 t. P/ c6 a8 O│  ├─13.大数据和舆情分析_recv.mp4
    4 a! ~" P- \7 v- f4 E6 R4 E. A│  ├─14.机器学习_recv.mp4+ T5 `! X* w- z- p5 a
    │  ├─15.高频交易和期权交易_recv.mp41 h& r2 N& J9 d) t' v2 Z
    │  ├─16.其他策略和策略注意点_recv.mp4. ]$ d9 m: c/ E+ d" P' M3 ]
    │  ├─AQF第02章.pdf
    6 @! o6 y& W+ w  p1 Z8 J9 |├─03Python语言环境搭建. Z" ?: M8 g& Z1 ^3 y
    │  ├─1.Python语言环境搭建_recv.mp4) l8 [6 m! D2 V4 W- t# l
    │  ├─AQF第03章.pdf- l) K$ y2 |2 O8 U. D1 D2 H( Z5 I
    ├─04Python编程基础
    5 y9 p9 V1 J6 u│  ├─01.python数字运算andjupyter介绍_recv.mp4' h$ T7 `+ f4 o( W2 ^3 o  b
    │  ├─02.字符串_recv.mp4
    2 P! B  [7 W7 l; @+ m│  ├─03.Python运算符_recv.mp4
    9 t  j0 r7 w" n! q* D4 j│  ├─04.Tuple和List_recv.mp4
    * N! e$ o9 j! C0 D  {6 d' J│  ├─05.字典_recv.mp47 r3 d, ^5 S# i: L3 G- ?6 h  `9 o
    │  ├─06.字符串格式化_recv.mp4+ e# @) ]; S0 {2 X8 ^  l( A6 a; f
    │  ├─07.控制结构_1.For循环_recv.mp4
    ' b, O- R' ]- R) \9 m│  ├─08.控制结构_2.If条件判断_recv.mp4
    , h. `3 F7 f/ Q) u, ]5 r+ K7 n│  ├─09.控制结构_4.While循环_recv.mp49 L4 v3 O+ l: {
    │  ├─10.控制结构_3.Break&Continue_recv.mp48 ~# P' p6 C" U5 b) y, m9 k( I
    │  ├─11.控制结构_5.异常处理_recv.mp4/ |  ?6 P7 q4 p9 z" ?
    │  ├─12.函数_1.质数函数_recv.mp42 t: @) l* g% v% k% E; `" a8 h7 \
    │  ├─13.函数_2.参数设置_recv.mp47 M! j  e9 T2 c. v5 W1 t
    │  ├─14.函数_3.不定长参数Lambda_recv.mp4
    + f  X8 t1 Y& o" a3 G" L! \- U│  ├─15.全局变量和局部变量_recv.mp4! {9 }% J& [7 n0 K% g/ m4 V
    │  ├─16.模块_recv.mp4
    . J: m. @3 D5 A│  ├─17.Python当中的重要函数_recv.mp4, @1 s: d( v9 ]0 E5 E
    │  ├─AQF第04章.pdf3 F; S* U5 I/ L0 X0 d1 x
    ├─05Python编程进阶* o# E% B  q# Z  ?
    │  ├─1.Numpy篇_1_recv.mp43 I' ^& q) @5 t  e" g& w2 Y6 g
    │  ├─1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4
    + p+ U/ ^% r" r% ]8 W( T7 ]│  ├─10.Pandas篇_5.DataFrame的修改操作_recv.mp4) k) L; d& G. y6 V
    │  ├─11.Pandas篇_6.DataFrame的空值处理和复习_recv.mp43 c7 w; y; `& P8 |6 @  s
    │  ├─12.Pandas篇_7.Group操作_recv.mp4
    2 o) P& M7 @) A: W│  ├─13.Pandas篇_8.Concat_Join_recv.mp4! Z3 |, m6 L6 T% @4 S* V
    │  ├─14.Pandas篇_9.Merge_recv.mp49 \0 J# {$ ?: Y7 @  N6 l8 e8 o6 `
    │  ├─15.Pandas篇_10.层次化索引_recv.mp4
      J1 T% ?7 S0 t. a8 a* H; M6 C; L│  ├─2.Numpy篇_2_recv.mp4
    " q7 U9 J* T: S$ i" C8 G│  ├─2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp4
    ) d8 x4 g+ |4 l8 h; G2 M1 a1 C│  ├─3.Numpy篇_3_recv.mp48 l2 s* y9 W8 x, f2 H& ?; T7 W, Q8 ]
    │  ├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp4
    4 b. U; B2 D( q6 L6 m# r│  ├─4.Numpy篇_4_recv.mp4$ @% o4 t6 B: v
    │  ├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp4" m1 k, ]" S) s* N8 G# j0 j
    │  ├─5.Numpy篇_5.练习_recv.mp4' a/ G6 j/ s$ g7 b
    │  ├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4
    0 }9 x( G1 x" i' G( s2 B/ X1 p│  ├─6.Pandas篇_1.Pandas三大数据结构介绍_recv.mp4/ v1 v% N$ F: @: x6 }
    │  ├─6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp4
    0 i0 S/ ?5 h. @│  ├─7.Pandas篇_2.Series介绍_recv.mp4
    ( Q$ e3 U, ^1 ]' W- G# ^' L│  ├─8.Pandas篇_3.DataFrame的构建_recv.mp4
    * l; z+ r$ W, |6 `+ w│  ├─9.Pandas篇_4.DataFrame的选择操作_recv.mp4$ b. j$ B8 ~* t- C$ l; }
    │  ├─AQF第05章Python进阶之Numpy_金程教育.pdf* y5 E3 K* ?8 r8 N
    ├─06数据可视化
    3 i7 Q' H' }7 E) W  A4 r│  ├─1.Pandas内置数据可视化_recv.mp4$ [7 S# r& h; T8 O% L' n
    │  ├─2.Matplotlib基础_1_recv.mp4
    , x8 e2 k& |) v3 a6 t0 r│  ├─3.Matplotlib基础_2_recv.mp45 Z/ M$ g- Z9 K7 i4 z
    │  ├─4.Seaborn_recv.mp4
      [5 ]* S- t# I" c1 K│  ├─AQF第06章.pdf; p2 t" u5 F) d
    ├─07金融数据处理实现
    9 {2 w& w2 n* S6 a; m│  ├─1.数据获取之本地数据读取_recv.mp4
    3 g" G, j* S; k- p6 v│  ├─10.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换_recv.mp49 D* s( |1 v: \
    │  ├─11.金融数据处理分析实战案例_1.案例一_recv.mp4
    ; w2 _6 j% v( |: g6 G; w2 s│  ├─12.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_1_recv.mp4% V! |* I1 u8 }6 i  m
    │  ├─13.金融数据处理分析实战案例_2.案例二:多指标条件选股分析_2_recv.mp4- x7 `& k$ K0 b% A! S
    │  ├─2.数据获取之网络数据读取_1_recv.mp4
    ' I" \4 Q. r; A2 r# h( p$ y│  ├─3.数据获取之网络数据读取_3.文件存储_recv.mp4
    + [5 {, a$ Z' H" |, T  c│  ├─4.数据获取之网络数据读取_2.tushare_recv.mp4- k$ q$ p8 d* Q6 T* B: _
    │  ├─5.金融数据处理_1.同时获取多只股票的信息_recv.mp4
    3 u; _6 p8 N- Q( g* B6 x2 g│  ├─6.金融数据处理_2.金融计算_recv.mp4% O" ^6 Y/ K# f5 ?
    │  ├─7.金融数据处理_3.检验分布和相关性_recv.mp4; I2 i# g3 c6 c+ N8 F  l9 W) G
    │  ├─8.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理_recv.mp4
    0 H. @* ~8 N6 a) Y. o% J* o│  ├─9.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式_recv.mp4' n+ Z) Q, S3 i3 v; v3 v
    │  ├─讲义' f3 ]0 u! J9 p) D
    │  │  ├─5.1_金融数据获取、清洗、整理和存储.ipynb4 L* a% I+ a$ @
    │  │  ├─5.2_金融数据处理.ipynb
      }" B2 J: S+ u) U. L5 O: X) s│  │  ├─5.3_金融时间序列分析.ipynb
    ; h0 V% [& F, V% n# l│  │  ├─5.5_金融数据处理分析实战案例.ipynb
    ! f0 i" T9 J8 u$ w( E' }& T7 h$ S│  │  ├─AQF第07章核心_9_金融数据源_金程教育.pdf# R- @2 L) F) o! _' L
    ├─08量化交易策略模块
    & l) d( [3 y8 Y* P│  ├─1.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_1_recv.mp4+ d" K& q" h  \8 a
    │  ├─10.配对交易_2.策略实战_2_recv.mp4$ L5 G" J# p8 V1 K6 ?
    │  ├─11.配对交易_3.回测思路小结_recv.mp4% I' M8 r5 h- L/ Y, m5 n; u
    │  ├─12.量化投资与技术分析_1.技术分析理论_recv.mp42 m  x6 k8 m4 u9 }: L  |; L
    │  ├─13.量化投资与技术分析_2.CCI策略_recv.mp4$ b9 w$ B- F" ]2 U) v
    │  ├─14.量化投资与技术分析_3.布林带策略_1_recv.mp4: ?0 ]8 G$ {# H* y% s
    │  ├─15.量化投资与技术分析_3.布林带策略_2_recv.mp4
    5 j4 r, P* ?( g8 c: A  |│  ├─16.SMA和CCI双指标交易系统_recv.mp4# @" C. |" s/ v9 |9 I
    │  ├─17.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_1.策略原理_recv.mp4
      ]5 {; _2 y1 l│  ├─18.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_2.锤子线形态_recv.mp4  X( e+ x1 R2 b* V! |: y7 h
    │  ├─19.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_1_recv.mp4
    6 A( x3 U, o0 m# w2 R& c9 |6 N0 c│  ├─2.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_2_recv.mp4( b8 Y# [! H: U; @- I$ o, x
    │  ├─20.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略_3.策略逻辑_2_recv.mp4
    : E4 m8 g9 L# c/ |+ E. g' o│  ├─21.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_1.策略_recv.mp44 s( T0 z& V1 M; f$ c5 m
    │  ├─22.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_2.策略_recv.mp4- s3 |/ m. b( ]2 E4 q8 s
    │  ├─23.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析_3.策略_recv.mp4
    9 H+ D" }. i4 I9 R, i0 V│  ├─24.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统_recv.mp4" }' _* `* W: v9 C$ D( N! u
    │  ├─25.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_1_recv.mp4
    * n, `: b) c( I0 Z% l, Y: a- ?│  ├─26.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_2_recv.mp4
    6 ^& [2 p$ H8 d3 z' G6 @│  ├─27.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_3.逻辑回归原理_recv.mp44 b4 T8 [' s. |/ j+ O: t: x6 I
    │  ├─28.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_4.SVM算法原理_recv.mp4
    / Q( @% v1 Z" U( W' k│  ├─29.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_5.决策树算法原理_recv.mp4
    $ S7 `: z5 j9 `  l; d# E* F│  ├─3.三大经典策略_1.移动平均策略SMA_3_recv.mp46 _# n, O3 g, e( T4 {: C
    │  ├─30.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_6.KNN算法原理_recv.mp4
    ( d( u0 w; H! O) k% C: p" n1 p│  ├─31.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_7.神经网络算法原理_recv.mp4
    & o  }) R# c; \! G! ?7 H; t│  ├─32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理_recv.mp4
    7 B& z* d+ i, e$ R! p: Y1 I│  ├─33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理_recv.mp4; p) z  h- C& S/ K) W6 s" d
    │  ├─34.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_2.数据集可视化_recv.mp4
    : j- ~! }5 ~" }( ]│  ├─35.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_3.逻辑回归算法实现_recv.mp4
    6 p' ?% [1 W1 S: `% j│  ├─36.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_4.DT_KNN_NB算法_recv.mp4
    / t2 L# _8 W3 h│  ├─37.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_5.SVM算法实现_recv.mp4
    ! r1 d  k  C% X- S5 N( P1 M3 B* Q; C│  ├─38.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4
    & t" m7 I6 X6 S" b0 h│  ├─39.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4
    . p( N- Z$ |- H4 W3 j6 ]: M│  ├─4.三大经典策略_2.动量策略Momentum_1_recv.mp4
    ( k# ~6 W9 e& l# h│  ├─40.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实战_基于逻辑回归和SVM_recv.mp4
    ' s! Y: v% |7 F7 T# O) P│  ├─5.三大经典策略_2.动量策略Momentum_2_recv.mp4
    3 R' H) p) Z  X# K/ b3 D0 U; k│  ├─6.三大经典策略_3.均值回归策略_1_recv.mp4
    * c7 Q' ]% ~( }- l+ ~6 _3 U│  ├─7.三大经典策略_3.均值回归策略_2_recv.mp4
    & X# l7 C" b8 E  m' p* ^7 q│  ├─8.配对交易_1.原理_recv.mp4. c& X6 q3 ~* j# T# J+ \
    │  ├─9.配对交易_2.策略实战_1_recv.mp4
    1 m. B( u" J" ]$ Q1 D2 }4 X│  ├─讲义
    + \" x6 c6 \3 ^# u│  │  ├─1.三大经典策略_金程教育" d0 B; f% E; o3 F
    │  │  │  ├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型.ipynb% S4 `. [2 T  A7 E
    │  │  │  ├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_18.csv
    ( b5 \1 E& d# e6 s1 W6 z' _│  │  │  ├─5.1_SMA_移动平均及双均线模型_hs300_51.csv
    / c. i' S. F; o% G# P& ~│  │  │  ├─5.1_动量策略-Momentum Strategy.ipynb
    * m; }" t9 V+ ]. r7 A. I" W│  │  │  ├─5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_27.csv
    0 V3 v! R! P- m$ |9 R│  │  │  ├─5.1_动量策略_Momentum Strategy_hs300_6.csv
    7 e4 u2 @2 p$ d' Y9 ?* E4 ]( I. ^, b│  │  │  ├─5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy.ipynb
    7 G; V; D5 F( ]$ A* q$ k; c│  │  │  ├─5.1_均值回归_Mean Reverting Strategy_hs300_6.csv
    3 D/ T4 D  o/ a* m: k% I│  │  │  ├─AQF核心_5_Python交易策略_1.pdf+ s/ C/ m1 ~$ k5 @$ R
    │  │  │  ├─SMA_移动平均及双均线模型_600030_3.csv
    ! S+ S# \5 N+ f" O3 e│  │  ├─2.配对交易_金程教育5 U3 S) i6 r; }* d
    │  │  │  ├─AQF核心_5_Python交易策略_2.pdf" A( e  s) A4 k) h' ^9 P
    │  │  │  ├─Pair trading策略-考虑时间序列平稳性.ipynb4 l9 s5 }4 c$ ~, S
    │  │  │  ├─Pair trading策略.ipynb  F' m+ ?2 ~$ `4 S1 c
    │  │  │  ├─Pair trading策略_600199_2.csv% F8 I, Y! s2 a6 Z
    │  │  │  ├─Pair trading策略_600702_3.csv9 T0 E  Z4 s! p/ Q/ |
    │  │  │  ├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_5.csv9 f0 Y0 I& _- y6 d1 ?  K& c
    │  │  │  ├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_8.csv
    ) l. f; G4 h# J│  │  │  ├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600199_9.csv
    # @0 k" {& m" l+ S│  │  │  ├─Pair trading策略_考虑时间序列平稳性_600702_5.csv
    ! l; Z. M0 B9 z  w3 J/ L│  │  ├─3.量化投资与技术分析
    ) _; u" d. g* n- g/ C9 \$ z3 u│  │  │  ├─技术术分析策略和交易系统
    & b" _) }1 g7 b; Q│  │  │  │  ├─01_v2_6.2_技术分析SMA + CCI双指标交易系统_循环法二次优化.ipynb+ S. M5 C% K2 g! n4 P5 c6 e
    │  │  │  │  ├─01_v2_6.2_技术分析SMA+CCI双指标交易系统_循环法二次优化_hs300_2.csv
    % }" a# M0 J  U* [6 W│  │  │  │  ├─01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化.ipynb
      a/ b* O$ z2 E+ r3 a6 q│  │  │  │  ├─01_v2_6.2_技术分析策略和交易系统-3_布林带指标_循环法二次优化_hs300_2.csv; l; P: ]4 E/ q7 U# @
    │  │  │  │  ├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号.ipynb7 ?' X. c; O3 u7 `+ M5 f4 ~
    │  │  │  │  ├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法-分开交易和持仓信号_600030_2.csv8 s& l. z5 A& z6 ?9 F, s
    │  │  │  │  ├─01_v3_6.2_CCI_pandas向量填充法_合并交易和持仓信号.ipynb8 _4 ^0 b1 h2 p
    │  │  │  │  ├─TA_Lib-0.4.10-cp27-cp27m-win_amd64.whl" D' }, @# W* i3 X
    │  │  │  │  ├─TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl( n8 G! `1 u, j7 X
    │  │  │  │  ├─iterrows使用说明.ipynb, y& u  h+ M  Y& x7 g
    │  │  │  │  ├─量化投资与技术分析_金程教育.pdf  G2 l4 N+ K/ M* \% y) ~! d
    │  │  │  ├─量化与形态识别
    $ D* S7 g2 d% ]& e3 V# f% J│  │  │  │  ├─基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本.ipynb
    0 H: y- |2 Q! {1 t5 y! K# ~2 P% I│  │  │  │  ├─基于K线形态锤子线的趋势跟踪策略——带最新备注版本_002398_4.csv
    9 A- ^* ~9 F+ `! E│  │  ├─4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析
    ; c2 v9 }; x+ w' F0 Y│  │  │  ├─6.4_基于谷歌搜索的大数据舆情分析策略.ipynb1 R  K  P! E% O/ R  l2 J
    │  │  │  ├─Data
    * ?& D5 l- w! W! n" ^│  │  │  │  ├─debt_google_trend.csv
    5 v& B* \  F, g8 I│  │  │  │  ├─paper_data.csv
    # g) U5 F: H( ]' N) P% a& K. `' O$ B│  │  ├─5.CTA_交易系统(Aberration)_金程教育
    ! \9 ]1 D# U. n  i% o: {3 p│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints7 D8 O2 o" e2 k# |7 @6 E
    │  │  │  │  ├─CTA_交易系统(Aberration)_趋势跟踪系统_股票修改版-checkpoint.ipynb5 M9 A5 W$ f6 l% ]/ K0 Z
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    ( F) D3 b% _9 M│  │  │  ├─量化投资与技术分析_金程教育.pdf
    ; n, V  M3 ^3 {├─09面向对象和实盘交易
    0 n! o1 r! n' \0 m$ T- J. f3 o│  ├─1.模块内容整体介绍_recv.mp46 |  k4 c1 T$ l
    │  ├─2.面向对象、类、实例、属性和方法_recv.mp47 Q* H* [7 I2 ~. e4 |8 l0 O
    │  ├─3.创建类、实例、方法_recv.mp4
    / W* ^' i- W! R' I& Z. s0 g│  ├─4.__init__初始化方法_recv.mp4$ B* m. m/ v5 r/ h0 h+ L
    │  ├─5.面向对象编程实例_recv.mp4
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    │  ├─AQF第09章.面向对象和实盘交易  S# j' J: {; W' r
    │  │  ├─股债平衡交易策略_面向对象实现 & 仓位控制.ipynb
    . l& Z' [( `8 x! F. F) }│  │  ├─面向对象编程.ipynb; o( v" X0 C% r* x
    ├─10基于优矿平台的面向对象策略, T; q/ Z' c5 T/ V/ s1 T
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    8 b0 N0 D! Q( @' |│  ├─10.优矿策略之均值回归:策略逻辑_recv.mp4
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      r3 k& d* \  L4 A) ^│  ├─8.优矿策略之双均线策略_recv.mp4
    5 v" h+ t0 s) r, E│  ├─AQF第10章.基于优矿平台的面向对象_金程教育
    * L9 E- @* @& e5 t) _│  │  ├─优矿数据获取.nb/ n! t0 [2 T2 C
    │  │  ├─单因子有效性研究模板.nb
    5 @1 v! j, r4 m' X, F3 W. c* o│  │  ├─去异常值标准化函数讲解.nb$ X% r0 Z$ s5 ^# D% S3 Q7 B
    │  │  ├─双均线策略写法.nb
    # H: ~% d( h0 k$ N+ D│  │  ├─均值回归%2B仓位控制器.nb/ q! d- n8 M0 `- d3 K) @4 e
    │  │  ├─基于优矿平台的面向对象策略_金程教育.pdf/ y2 \  E% V6 ]1 h( f, a
    │  │  ├─多因子策略模板.nb
    7 \2 J  C1 k8 j3 i: y│  │  ├─小市值策略写法1.nb
    * B8 A1 X4 f; e& }4 U) N│  │  ├─小市值策略写法2.nb
    8 A; I5 p4 Z; g, P0 Y├─11面向对象实盘交易之Oanda
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    │  ├─3.Oanda连接账户并查看信息_recv.mp41 A9 p' y5 v' e8 v( q3 M+ \
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    │  ├─8.Oanda实战ADX策略一_数据读取与处理_recv.mp4
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    │  ├─AQF第11章.面向对象实盘交易之Oanda_金程教育
    # N7 I  _- {2 T$ v5 @: ?3 O│  │  ├─ADXTrader.py
    , o2 V4 q; L$ y) G7 J│  │  ├─AQF第11章.pdf
    , \) r3 `7 c8 e% [; a│  │  ├─实盘交易之Oanda平台.ipynb
    4 f0 V# E& J6 ?; E2 g├─12面向对象实盘交易之IB9 M2 ~. q$ [0 C& C( p. C* F
    │  ├─1.IB实战平台介绍和API安装调试.mkv
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    │  ├─3.IB实战平台请求和响应原理2和线程控制.mkv
    & @5 u, T4 o' K; L3 J7 L│  ├─5.IB响应函数(wrapper)讲解_2.mkv5 Z) F2 O  P( F% m  ~2 M2 N
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    , G: U2 i6 w0 f8 s9 M) i│  ├─8.IB程序化下单、仓位及账户查询.mkv: R9 y$ ]: a& I
    │  ├─9.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易_策略原理、线程控制原理.mkv
    7 W  [  j8 p4 O3 W0 W% s│  ├─AQF第12章.面向对象实盘交易之IB_金程教育, C" l, @7 a6 s& o% x
    │  │  ├─AQF第12章.pdf
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    │  │  ├─event测试.ipynb
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    │  ├─AQF第13章.基于优矿的进阶学习
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    │  │  ├─1.1回测与策略框架&1.2评价指标.pdf
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    │  │  │  ├─MFI择时策略.nb* l5 D% k% I! R7 e6 u- S
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    - M- M! r  Z: C( K  e! i( l│  │  │  ├─唐奇通道择时策略.nb1 g) W# q& Q% t) d1 s
    │  │  ├─技术分析.pdf3 O* Z) F7 c: [3 ?2 _
    │  │  ├─经典量化算法, y) X( C, D. ?( Q
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