量化交易资料包领取B48：金融时间序列学习进阶资料大礼包

Posted 2021-05-02 架构师智库

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近年来，基于大数据分析制定金融投资策略的量化投资，统计套利，算法交易，高频交易等国外金融市场已经成熟的机器交易手段流入中国，有关书籍风靡业界，在各大网络书店排行榜久盛不衰。西蒙斯的大奖章基金及其发展故事脍炙人口。随着中国市场的更加透明和规范，基于数据分析的机器交易手段走上前台并占有重要位置也只是时间问题。

投资爱好者学习本课程，可以应用于行情数据处理，帮助快速判断投资状态，以及提出自己独到的见解，无论您身为何种角色，都可以从中获益。

       

本课程是国内某著名培训机构的招牌课程之一。在业内有着极大的影响力与良好的口碑。本期课程具有三大优势：

第一大优势：课程内容组织非常科学，主线清晰：

       本期课程共13讲，同时提供辅导教材，条理清晰，授课体系完善。

第二大优势：讲课风格非常轻松幽默：

       授课老师具有传道授业的天赋，充满热情，享受其中，听课者很容易被感染而激发起学习的兴趣。

第三大优势：对初学者进阶非常有帮助：

       老师善于用图和示例化难为易，会用很多图和浅显的例子，将金融时间序列知识背后的观念揭示出来，课程体系由浅入深，循循善诱。

课程内容：

第01周：金融数据分析和量化投资、时间序列、统计学的基本概念

第02周：金融时间序列的基本性质 均值、方差、自相关性、平稳性、随机性

第03周：人生就像心电图有高有低——平稳时间序列模型 AR、MA及ARMA模型简介

第04周：房价具有上涨趋势，只涨不跌——确定趋势建模 通过传统回归方法估计非常数均值趋势模型的参数

第05周：不同季节人们的消费习惯也不一样——季节模型 针对具有一定循环或周期性的数据

第06周：并非所有事情都会一帆风顺——非平稳时间序列分析 通过差分平稳化构建的ARIMA模型

第07周：实践是检验真理的唯一标准——应用实例与模型比较 通过实际的金融数据分析实例来熟悉各个，并比较各个模型的优劣

第08周：资产收益波动率并非是一个常数——条件异方差模型及应用 讨论用来描述资产收益率的波动率随时间而改变的各种经济计量模型

第09周：非线性是常态——金融时间序列的非线性模型及其应用 介绍非线性模型的检验与各种非线性时间序列的数学模型及其在金融中的应用

第10周：进军多维世界——多元时间序列分析 介绍简单的多元模型和协整的相关知识

第11周：大道至简——多元时间序列分析的简化与降维 主成分分析与因子模型

第12周：静止是相对的，运动是绝对的——动态数据的状态空间模型和Kalman滤波的简介

第13周：时间序列的最新发展——马尔可夫链特卡罗方法 

— 完 —

 

 

  

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