【资源目录】
00基本预测.mp4
第01节Python数据结构.mp4
第01节简介与Python安装.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IIHidden Markov Models.mp4
第08节金融时间序列IIstate model.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卡尔曼滤波.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10节判别分析.mp4
第10节逻辑回归.mp4
第11节 Neural network.mp4
第11节Introduction to Clustering.mp4
第11节主成分分析.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 信用风险的IRC模型和高斯核.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 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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