欢迎学习《Python和R语言金融股票货币交易算法和时间序列分析(ARIMA 和 GRACH)视频教程》课程，你将学习技术分析（SMA 和 RSI）、时间序列分析（ARIMA 和 GRACH）、机器学习和均值回归策略。您将学到什么：了解技术指标（MA、EMA 或 RSI）了解自回归模型了解市场中性策略以及如何降低市场风险了解金融中的机器学习方法如何执行多时间框架分析如何交易支撑和阻力如何交易斐波那契和斐波那契扩展如何使用技术叠加进行日间交易要求有学习的热情和热情有强烈的致富和早退愿望对量化金融和数学有兴趣描述本课程是关于算法交易的基础知识。首先，您将了解股票、债券以及股票市场和外汇的基本知识。本课程的主要目的是更好地理解有关算法交易和金融的数学模型。我们将在讲座中使用 Python 和 R 作为编程语言重要提示：如果您对统计学和数学感兴趣，请仅参加本课程！！！第 1 部分 – 介绍为什么要使用 Python 作为编程语言？安装 Python 和 PyCharm 安装 R 和 RStudio 第 2 部分 – 股票市场基础分析类型股票和股份商品和外汇什么是空头头寸和多头头寸？ +++ 技术分析 ++++ 第 3 部分 – 移动平均线 (MA) 指标简单移动平均线 (SMA) 指标指数移动平均线 (EMA) 指标移动平均线交叉交易策略第 4 部分 – 相对强弱指数 (RSI) 什么是相对强弱指数（RSI）？算术返回和对数返回组合移动平均线和 RSI 交易策略夏普比率第 5 部分 – 随机动量指标什么是随机动量指标？什么是平均真实范围 (ATR)？投资组合优化交易策略第 6 节 – 自回归移动平均模型 (ARMA) ARMA 和 ARIMA 模型是什么？ Ljung-Box 测试集成部分 – I(0) 和 I(1) 过程第 7 节 – 异方差过程如何模拟金融波动自回归异方差 (ARCH) 模型广义自回归异方差 (GARCH) 模型第 8 节 – ARIMA 和 GARCH 交易策略如何结合ARIMA和GARCH模型建模均值和方差 +++ 市场中性交易策略 +++ 第 9 节 – 市场中性策略风险类型（特定风险和市场风险）对冲市场风险（Black-Scholes 模型和配对交易）第 10 节 – 均值回归 Ornstein-Uhlenbeck 随机过程什么是协整？配对交易策略实施布林带和横截面均值回归本课程适合谁如果您想创造新的被动收入来源，那么您来对地方了！如果你想找到一个真正有效的交易策略，你不应该忽略这门课程！如果您真的想通过投资股票市场在线赚钱，那么本课程适合您！ MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch 类型：电子学习 | 语言：英语+srt | 持续时间：13 堂课 (1h 52m) | 大小：2 GB 猜你喜欢2021版Python金融分析领域机器学习项目实战视频教程 (1.000)Python和Google CoLab社交媒体数据挖掘、文本分析和自然语言处理 (NLP)视频教程 (1.000)2021版Python数据分析和数据工程视频教程：学习数据清理、数据预处理和高级特征工程 (0.945)数据驱动智能股票货币期货交易算法研究和Python日间交易机器人软件开发视频教程 (0.945)2021版Python和R语言数据科学数据分析全面视频教程 (0.916)