欢迎学习《Python和R语言金融股票货币交易算法和时间序列分析(ARIMA 和 GRACH)视频教程》课程，你将学习技术分析（SMA 和 RSI）、时间序列分析（ARIMA 和 GRACH）、机器学习和均值回归策略。
您将学到什么：
- 了解技术指标（MA、EMA 或 RSI）
- 了解自回归模型
- 了解市场中性策略以及如何降低市场风险
- 了解金融中的机器学习方法
- 如何执行多时间框架分析
- 如何交易支撑和阻力
- 如何交易斐波那契和斐波那契扩展
- 如何使用技术叠加进行日间交易
要求
- 有学习的热情和热情
- 有强烈的致富和早退愿望
- 对量化金融和数学有兴趣
描述
本课程是关于算法交易的基础知识。首先，您将了解股票、债券以及股票市场和外汇的基本知识。本课程的主要目的是更好地理解有关算法交易和金融的数学模型。
我们将在讲座中使用 Python 和 R 作为编程语言
重要提示：如果您对统计学和数学感兴趣，请仅参加本课程！！！
第 1 部分 – 介绍
为什么要使用 Python 作为编程语言？
安装 Python 和 PyCharm
安装 R 和 RStudio
第 2 部分 – 股票市场基础
分析类型
股票和股份
商品和外汇
什么是空头头寸和多头头寸？
+++ 技术分析 ++++
第 3 部分 – 移动平均线 (MA) 指标
简单移动平均线 (SMA) 指标
指数移动平均线 (EMA) 指标
移动平均线交叉交易策略
第 4 部分 – 相对强弱指数 (RSI)
什么是相对强弱指数（RSI）？
算术返回和对数返回
组合移动平均线和 RSI 交易策略
夏普比率
第 5 部分 – 随机动量指标
什么是随机动量指标？
什么是平均真实范围 (ATR)？
投资组合优化交易策略
第 6 节 – 自回归移动平均模型 (ARMA)
ARMA 和 ARIMA 模型是什么？
Ljung-Box 测试
集成部分 – I(0) 和 I(1) 过程
第 7 节 – 异方差过程
如何模拟金融波动
自回归异方差 (ARCH) 模型
广义自回归异方差 (GARCH) 模型
第 8 节 – ARIMA 和 GARCH 交易策略
如何结合ARIMA和GARCH模型
建模均值和方差
+++ 市场中性交易策略 +++
第 9 节 – 市场中性策略
风险类型（特定风险和市场风险）
对冲市场风险（Black-Scholes 模型和配对交易）
第 10 节 – 均值回归
Ornstein-Uhlenbeck 随机过程
什么是协整？
配对交易策略实施
布林带和横截面均值回归
本课程适合谁
如果您想创造新的被动收入来源，那么您来对地方了！
如果你想找到一个真正有效的交易策略，你不应该忽略这门课程！
如果您真的想通过投资股票市场在线赚钱，那么本课程适合您！
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：电子学习 | 语言：英语+srt | 持续时间：13 堂课 (1h 52m) | 大小：2 GB
