摩根纽约总部量化女神，手把手教你学Python机器学习与量...
课程文件目录：V-1422：摩根纽约总部量化女神手把手教你学Python机器学习与量化交易00基本预测.mp4第01节-简介与Python安装.mp4第01节-Python数据结构.mp4第02节-Python for Finance 常用packages 学习I.mp4第03节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mp4第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子.mp4第05节-事件驱动的交易策略和实施.mp4第05节-Parameter optimization（参数优化）.mp4第06节-贝叶斯估计.mp4第06节-贝叶斯例子和线性模型.mp4第06节-贝叶斯随机波动率.mp4第07节-金融时间序列分析-I.mp4第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4第08节-金融时间序列-II-协整性.mp4第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4第08节-金融时间序列-II-state model.mp4第09节-决策树.mp4第09节-线性回归.mp4第09节-boosting&bagging.mp4第09节-shrinkage regression.mp4第10节-逻辑回归.mp4第10节-判别分析.mp4第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4第11节- Neural network.mp4第11节-主成分分析.mp4第11节-Introduction to Clustering.mp4第12节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4第14节 美式期权和欧式期权定价.mp4第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4第15节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4第15节 重点抽样级数和测度变化.mp4第16节 简历和面试II.mp4第16节 面试I.mp4
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