摩根纽约总部量化女神教你学习Python机器学习和量化交易课程目录：
00基本预测.mp4
Python数据结构第01节.mp4
第01节-简介与Python安装.mp4
第02节-Python for Finance packagess常用于packagesgess 学习I.mp4
第03节-Python for Finance packagess常用于packagesgess 学习 II.mp4
第04节-金融数据建模与预测-风险测量因子.mp4
第05节-Parameter optimization(参数优化).mp4
第05节-事件驱动的交易策略和实施.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-Hidden Markov Models.mp4
第08节-金融时间序列-II-state model.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09节-boosting&bagging.mp4
第09节-shrinkage regression.mp4
第09节-决策树.mp4
第09节-线性回归.mp4
第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4
第十节-逻辑回归.mp4
第十节-判别分析.mp4
第11节- Neural network.mp4
第11节-Introduction to Clustering.mp4
第11节-主要成分分析.mp4
IV在量化交易中的应用是机器学习.mp4
第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4
第14节 美国期权和欧洲期权定价.mp4
第15节 常见的蒙特卡罗方差降低方法和期权定价.mp4
第15节 IRC模型和高斯核信用风险.mp4
第15节 关键抽样级数和测量变化.mp4
第16节 简历和面试II.mp4
第16节 面试I.mp4
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