机器学习与多因子选股【共18课时】

点宽学园中级讲师讲师评分4.9学员7531课程56

深圳点宽网络科技有限公司（以下简称“点宽”，又称Digquant），致力构建数字化金融科技教育服务平台，完成金融科技教育的数字化转型。在从教学课程内容、教学实践平台、教学管理系统、教育数...

课程介绍
课程大纲

适合人群：

具有一定金融量化基础知识以及编程基础，对多因子策略研究感兴趣

你将会学到：

通过本课程的学习了解机器学习的模型实现以及量化投资的多因子选股策略相关案例

通过本课程的学习了解机器学习的模型实现以及量化投资的多因子选股策略相关案例

课程简介：

本课程主要介绍了机器学习的基本概念与经典模型以及多因子选股策略的实战案例

【该课程不提供任何学习资料】

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课程大纲-机器学习与多因子选股

第1章机器学习(7小时14分钟11节)
1-1
机器学习简介47分钟
[47:14]开始学习
1-2
【模型评估与选择】性能度量47分钟
[46:52]开始学习
1-3
【模型评估与选择】评估方法20分钟
[20:04]开始学习
1-4
【机器学习分类模型基础】线性回归81分钟
[01:21:05]开始学习
1-5
【机器学习分类模型基础】逻辑回归72分钟
[01:12:17]开始学习
1-6
【机器学习分类模型基础】K近邻算法17分钟
[16:46]开始学习
1-7
【机器学习分类模型进阶】决策树-决策树介绍32分钟
[32:03]开始学习
1-8
【机器学习分类模型进阶】决策树-分类案例9分钟
[09:03]开始学习
1-9
【机器学习分类模型进阶】随机森林36分钟
[35:47]开始学习
1-10
【集成模型】集成学习基础28分钟
[45:18]开始学习
1-11
【集成模型】强化学习模型45分钟
[28:21]开始学习
第2章多因子策略构建实战(1小时14分钟4节)
2-1
资本资产定价模型构建选股策略-理论31分钟
[11:27]开始学习
2-2
资本资产定价模型构建选股策略-CAPM策略及代码实现11分钟
[30:59]开始学习
2-3
Fama-French三因子模型选股策略构建-理论20分钟
[20:24]开始学习
2-4
Fama-French三因子模型选股策略构建-python实11分钟
[11:48]开始学习
第3章机器学习算法策略构建实战(1小时6分钟3节)
3-1
基于机器学习的多因子选股策略-理论7分钟
[07:48]开始学习
3-2
基于逻辑回归的多因子选股策略-python实现
[21:13]开始学习
3-3
基于机器学习的多因子选股策略理论实战58分钟
[37:14]开始学习

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