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上海大学科技金融专属课程
第72任务： JupyterNotebook使用方法
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任务列表
第1任务： 概率论基本概念
第2任务： 随机变量数字特征
第3任务： 常见的概率分布
第4任务： 大数定律和中心极限定理
第5任务： 抽样分布
第6任务： 参数估计和假设检验
第7任务： 线性回归分析1
第8任务： 线性回归分析2
第9任务： Equity市场的参与者
第10任务： Mutual Fund 和ETF
第11任务： 交易头寸
第12任务： 交易订单
第13任务： 市场异常和行为金融学
第14任务： 估值指标：市盈率1
第15任务： 估值指标：市盈率2
第16任务： 价格倍数法的逻辑和市销率
第17任务： 其他倍数股指：PS EV PB
第18任务： 分部估值和Asset-based
第19任务： 绝对估值模型
第20任务： 衍生品类投资
第21任务： Option合约介绍
第22任务： 衍生品的分类
第23任务： Forward深入知识
第24任务： Futures and Swap深入知识
第25任务： Option深入知识1
第26任务： Option深入知识2
第27任务： Option定价原理
第28任务： 债券的基本要素
第29任务： 债券市场
第30任务： 含权债券
第31任务： 单利和复利
第32任务： 债券定价
第33任务： 全价和净价
第34任务： 债券风险
第35任务： 债券交易策略
第36任务： 投资组合管理简介
第37任务： 收益和风险
第38任务： 效用理论
第39任务： 均值方差模型
第40任务： 有效前沿
第41任务： 资本资产定价模型
第42任务： 业绩评价指标
第43任务： 量化投资基础课程介绍
第44任务： 人工智能算法原理
第45任务： Fintech与量化金融市场介绍
第46任务： 量化交易回测和实盘的一般框架结构
第47任务： 统计套利量化交易策略
第48任务： CTA量化交易策略1
第49任务： CTA量化交易策略2
第50任务： 事件驱动型量化交易策略
第51任务： 多因子市场中性量化策略
第52任务： 多因子业绩归因和对冲模式
第53任务： 多因子处理：数据预处理
第54任务： 多因子模型构建流程
第55任务： 多因子模型的实战应用
第56任务： 多因子 CTA实战交易策略
第57任务： 量化指数增强策略
第58任务： 基于北向资金和公募基金量化策略1
第59任务： 基于北向资金和公募基金量化策略2
第60任务： 量化期权交易策略
第61任务： 机器学习交易策略
第62任务： 大数据与舆情分析策略1
第63任务： 大数据与舆情分析策略2
第64任务： 行业轮动策略
第65任务： 动量反转和择时策略
第66任务： 无风险套利策略
第67任务： 日内量化高频策略1
第68任务： 日内量化高频策略2
第69任务： 基本面量化_净利润断层策略
第70任务： 风险平价和策略回测机制
第71任务： Python语言环境搭建
第72任务： JupyterNotebook使用方法
第73任务： Python基础语法
第74任务： Python运算符
第75任务： Python基本数据类型_数字和字符串
第76任务： Python基本数据类型_列表和元组
第77任务： Python基本数据类型_集合和字典
第78任务： Python控制结构_条件语句
第79任务： Python控制结构_循环语句
第80任务： Python控制结构_break和continue
第81任务： Python控制结构_列表和字典解析
第82任务： Python控制结构_异常处理
第83任务： Python函数_函数定义和调用
第84任务： Python函数_函数参数和匿名函数
第85任务： NumPy_Ndarray创建和基本属性
第86任务： NumPy_Ndarray索引和修改结构
第87任务： NumPy_Ndarray向量化操作和广播
第88任务： NumPy_通用函数和随机数
第89任务： NumPy_线性代数和多项式回归