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量化投资，从入门到精通
第14任务： 一款简单易学的机器学习算法
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任务列表
第1任务： 量化模型可以很简单：快速建模来判断A股牛熊市
第2任务： 量化模型可以很繁复：神经网络算法
第3任务： 量化投资在国内外的发展历程和现状
第4任务： 推荐一个能化繁为简的量化工具：Matlab
第5任务： 如何研发量化投资策略
第6任务： 如何判断一个策略的好坏
第7任务： 对比量化投资和主观判断投资
第8任务： 被动投资已经离不开量化手段
第9任务： 回归分析是量化分析的重要手段
第10任务： 用回归分析及时度量经济状况
第11任务： 经典的选股模型
第12任务： 实用的选股模型
第13任务： 在投资领域常用的人工智能算法
第14任务： 一款简单易学的机器学习算法
第15任务： 运用神经网络算法优选A股
第16任务： 经典的ARIMA模型
第17任务： 一位诺贝尔奖得主赖以成名的GARCH模型
第18任务： 集大成的ARIMA-GARCH模型
第19任务： 期权策略的核心是波动率
第20任务： 优化投资组合的数学基础
第21任务： 优化投资组合的计算机算法
第22任务： 运用优化算法实现最优投资组合
第23任务： 经典的资产配置模型
第24任务： 前沿的资产配置策略
第25任务： 资产配置与母基金管理
第26任务： 经济周期与金融周期
第27任务： 全天候投资理念
第28任务： 国内的经济周期
第29任务： 高频交易与生俱来的优势
第30任务： 风格迥异的高频交易策略
第31任务： 久期与凸度
第32任务： 收益率曲线
第33任务： 债券的信用风险
第34任务： 了解商品期货
第35任务： 常用的商品期货策略
第36任务： 经久不衰的CTA量化策略
第37任务： 简洁有效的外汇量化基本面研究
第38任务： 复杂全面的外汇量化基本面研究
第39任务： 丰富的外汇期权市场的投资策略
第40任务： 度量风险的简约概念：VaR
第41任务： 度量VaR的不同计算方法
第42任务： VaR、波动率和ATR
第43任务： 贝叶斯理念
第44任务： 运用贝叶斯理念融合量化与主观决策
第45任务： 量化投资初学者常犯的错误
第46任务： 投资大咖们常犯的错误
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