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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
课程内容：
00基本预测.mp4 [67M]
第01节-简介与Python安装.mp4 [78.9M]
第01节-Python数据结构.mp4 [77.9M]
第02节-Python for Finance 常用packages 学习I.mp4 [166.8M]
第03节-Python for Finance 常用packages 学习 II.mp4 [199.8M]
第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子.mp4 [194.1M]
第05节-事件驱动的交易策略和实施.mp4 [72M]
第05节-Parameter optimization（参数优化）.mp4 [104.2M]
第06节-贝叶斯估计.mp4 [57.7M]
第06节-贝叶斯例子和线性模型.mp4 [54.9M]
第06节-贝叶斯随机波动率.mp4 [21.7M]
第07节-金融时间序列分析-I.mp4 [200.2M]
第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4 [120M]
第08节-金融时间序列-II-协整性.mp4 [49.6M]
第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4 [34.9M]
第08节-金融时间序列-II-state model.mp4 [36.7M]
第09节-决策树.mp4 [42.1M]
第09节-线性回归.mp4 [45.1M]
第09节-boosting&bagging.mp4 [108.9M]
第09节-shrinkage regression.mp4 [42.7M]
第10节-逻辑回归.mp4 [34.3M]
第10节-判别分析.mp4 [31.3M]
第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4 [151.6M]
第11节- Neural network.mp4 [81.7M]
第11节-主成分分析.mp4 [35.6M]
第11节-Introduction to Clustering.mp4 [92.2M]
第12节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4 [280.3M]
第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4 [139M]
第14节 美式期权和欧式期权定价.mp4 [71.6M]
第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4 [75.3M]
第15节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4 [59M]
第15节 重点抽样级数和测度变化.mp4 [35.1M]
第16节 简历和面试II.mp4 [52.1M]
第16节 面试I.mp4 [269.8M]
