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实战量化交易！如何从零开始实现一个基于30分钟级别和Python开发的股票量化交易策略。
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课程目录
● 第一章 课程概述
● 课程目标是什么
● 第二章 Python开发环境安装配置
● 第一节 安装Anaconda和配置Python3.7环境
● 第二节 安装Pycharm和引入Conda运行环境
● 第三节 安装配置Mysql数据库
● 第四节 安装Stockquant量化开发包
● 第五节 安装轻量级Web框架web.py
● 第六节 如何用接口获取股票交易数据
● 第七节 如何通过钉钉和微信推送交易信息
● 第三章 量化策略的设计过程
● 第一节 什么是30分钟量化交易策略
● 第二节 量化策略的开发过程
● 第三节 量化策略用到哪些因子？
● 第四节 量化策略的最终完整展示
● 第四章 量化策略的Ptyhon开发过程
● 第一节 量化策略开发计划
● 第二节 数据库表初始化和下载股票数据到本地
● 第三节 Pickup程序的开发过程
● 第四节 Filter-1程序的开发过程
● 第五节 Filter-2程序的开发过程
● 第六节 Filter-3程序的开发过程
● 第七节 Filter-4程序的开发过程
● 第八节 Filter-5程序的开发过程
● 第九节 Filter-6程序的开发过程
● 第十节 买入卖出策略的开发过程
● 第十一节 Web界面程序的开发过程
● 第五章 利用深度学习Tensorflow预测未来股价作为因子
● 第一节 深度学习的原理和在股票预测中的应用
● 第二节 Tensorflow如何进行股票预测
● 第三节 如何安装和配置Tensorflow环境
● 第四节 开发基于LSTM股票预测的模型和程序
● 第五节 预测结果作为策略因子及其应用
● 第六章 量化策略的调度执行和监控优化
● 第一节 如何执行量化策略
● 第二节 量化策略的执行调度方法
● 第三节 量化策略的优化及应用
● 第四节 自动执行和人工介入的建议
● 第七章 课程总结
● 第一节 回顾本课程的关键内容
● 第二节 量化交易的后续交流和计划
● 第三节 学员问题解答
课程开始后，连续三天，每天晚上20：00开始，每次2-3小时左右，总课时预计9个小时左右。
从0开始掌握量化交易策略的设计、Python实现、自动化运行、监控分析调优的全过程。
希望学员有Python程序的开发基础，有股票交易经验，了解股票常用指标如均线、成交量、MACD、KDJ等指标的含义，有兴趣了解量化交易。
腾讯会议授课方式。
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