Python(金融)數(shù)據(jù)分析(六)金融數(shù)據(jù)分析(2)量化分析
1.量化分析的基礎锹杈;
2.常用庫:TA-Lib等崇众;
3.隨堂代碼實踐逮刨;
4.實例
(1)滬深300指數(shù)的漲跌預測:
機器統(tǒng)計學習方法:邏輯回歸附帽、隨機森林、SVM趟畏;
(2)聚寬平臺(可進行歷史回測):多因子策略模型;
Python(金融)數(shù)據(jù)分析(六)金融數(shù)據(jù)分析(2)量化分析
1.量化分析的基礎锹杈;
2.常用庫:TA-Lib等崇众;
3.隨堂代碼實踐逮刨;
4.實例
(1)滬深300指數(shù)的漲跌預測:
機器統(tǒng)計學習方法:邏輯回歸附帽、隨機森林、SVM趟畏;
(2)聚寬平臺(可進行歷史回測):多因子策略模型;