量化金融分析师AQF标准版课程
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量化金融分析师AQF标准版课程

  • 人工智能认知与应用
  • Python
  • 金融

IT+金融复合型能力打造

¥9980
本课程包括
  • 128小时19分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
iWonder学堂
你将收获
  • 掌握金融、编程和建模知识基础,拥有量化交易实盘操作能力
  • 具备独立自主地研发新量化交易策略的能力
  • 掌握量化交易模型设计的基本框架,以及风险管理和资产组合理论的实际运用

数千家企业正在使用三节课企业版学习

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课程介绍

结合现代计算机技术的发展,量化方法在金融实务中的应用也越来越普遍和深入。本项目在借鉴全球领先的量化金融分析师执业标准的基础上,结合各国现代金融领域的实践发展和实际情况,研究分析相应实战岗位的专业要求和工作内容,以培养量化金融分析师专业人员为目标,通过专业理论知识与实战能力的训练,培养具备量化分析能力的专业金融从业人员。

经认证体系的培训与考核,AQF持证人员应熟悉和掌握考试大纲《量化金融基础知识》和《量化金融专业知识与实务》所要求的知识体系,具备量化金融分析的综合能力。

适合人群
  • 在读大学生
  • 零基础小白
  • 金融从业人员
讲师介绍
学知识,拓圈子,就在iWonder
擅长领域:
  • 培训体系建设
  • 人工智能认知与应用
  • 金融
  • ESG
  • 财税管理
  • 项目管理
iWonder学堂是以知识类培训课程研发与优质课程甄选为核心竞争力,通过建立专业的知识类培训课程评价标准,汇聚全球专家力量,搭载自媒体营销矩阵,向有学习和指导需求的人群提供相关培训与咨询服务,并传播具有学习价值和市场关注的前瞻性知识内容。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
1.金融基础知识
共42节 | 21小时58分钟
  • 1.概率论基本概念
    1小时17分钟
  • 2.随机变量数字特征
    34分钟
  • 3.常见的概念分布
    1小时5分钟
  • 4.大数定律和中心极限定理
    27分钟
  • 5.抽样分布
    40分钟
  • 6.参数估计和假设检验
    57分钟
  • 7.线性回归分析1
    49分钟
  • 8.线性回归分析2
    40分钟
  • 9.投资组合管理简介
    23分钟
  • 10.收益和风险
    21分钟
  • 11.效用理论
    26分钟
  • 12.均值方差模型
    20分钟
  • 13.有效前沿
    44分钟
  • 14.资本资产定价模型
    35分钟
  • 15.业绩评价指标
    14分钟
  • 16.Equity市场的参与者
    24分钟
  • 17.Mutual Fund和ETF
    25分钟
  • 18.交易头寸
    23分钟
  • 19.交易订单
    36分钟
  • 20.市场异常和行为金融学
    56分钟
  • 21.估值指标:市盈率1
    26分钟
  • 22.估值指标:市盈率2
    28分钟
  • 23.价格倍数法的逻辑和市销率
    28分钟
  • 24.其他倍数股指:PS EV PB
    27分钟
  • 25.绝对估值模型
    32分钟
  • 26.分部估值和Asset-based
    17分钟
  • 27.债券的基本要素
    31分钟
  • 28.债券市场
    31分钟
  • 29.含权债券
    23分钟
  • 30.单利和复利
    23分钟
  • 31.债券定价
    28分钟
  • 32.全价和净价
    25分钟
  • 33.债券风险
    34分钟
  • 34.债券交易策略
    16分钟
  • 35.Derivatives定义和四大衍生品介绍
    33分钟
  • 36.Option合约介绍
    21分钟
  • 37.衍生品的分类
    18分钟
  • 38.Forward深入知识
    26分钟
  • 39.Futures and Swap深入知识
    27分钟
  • 40.Option深入知识1
    28分钟
  • 41.Option深入知识2
    37分钟
  • 42.Option定价原理
    23分钟
2.量化投资理论
共27节 | 12小时33分钟
  • 1.人工智能算法原理
    17分钟
  • 2.Fintech与量化金融市场介绍
    40分钟
  • 3.量化交易回测和实盘的一般框架结构
    14分钟
  • 4.统计套利量化交易策略
    27分钟
  • 5.CTA量化交易策略1
    37分钟
  • 6.CTA量化交易策略2
    27分钟
  • 7.事件驱动型量化交易策略
    20分钟
  • 8.多因子市场中性量化策略1
    36分钟
  • 9.多因子业绩归因和对冲模式
    24分钟
  • 10.多因子处理:数据预处理
    31分钟
  • 11.多因子模型构建流程
    40分钟
  • 12.多因子模型的实战应用
    32分钟
  • 13.多因子CTA实战交易策略
    25分钟
  • 14.量化指数增强策略
    15分钟
  • 15.基于北向资金和公募基金量化策略1
    15分钟
  • 16.基于北向资金和公募基金量化策略2
    16分钟
  • 17.量化期权交易策略
    15分钟
  • 18.机器学习交易策略
    24分钟
  • 19.大数据与舆情分析策略1
    32分钟
  • 20.大数据与舆情分析策略2
    35分钟
  • 21.行业轮动策略
    35分钟
  • 22.动量反转和择时策略
    26分钟
  • 23.无风险套利策略
    37分钟
  • 24.日内量化高频策略1
    36分钟
  • 25.日内量化高频策略2
    28分钟
  • 26.基本面量化_净利润断层策略
    32分钟
  • 27.风险平价和策略回测机制
    38分钟
3.Python编程基础
共19节 | 10小时41分钟
  • 1.Python语言环境搭建
    20分钟
  • 2.JupyterNotebook使用方法
    34分钟
  • 3.Python基础语法
    44分钟
  • 4.Python运算符
    30分钟
  • 5.Python基本数据类型_数字和字符串
    1小时5分钟
  • 6.Python基本数据类型_列表和元组
    31分钟
  • 7.Python基本数据类型_集合和字典
    30分钟
  • 8.Python控制结构_条件语句
    30分钟
  • 9.Python控制结构_循环语句
    57分钟
  • 10.Python控制结构_break和continue
    20分钟
  • 11.Python控制结构_列表和字典解析
    22分钟
  • 12.Python控制结构_异常处理
    19分钟
  • 13.Python函数_函数定义和调用
    25分钟
  • 14.Python函数_函数参数和匿名函数
    51分钟
  • 15.NumPy_Ndarray创建和基本属性
    29分钟
  • 16.NumPy_Ndarray索引和修改结构
    28分钟
  • 17.NumPy_Ndarray向量化操作和广播
    29分钟
  • 18.NumPy_通用函数和随机数
    42分钟
  • 19.NumPy_线性代数和多项式回归
    36分钟
4.金融数据分析基础
共9节 | 7小时3分钟
  • 1.Pandas_Series创建和基本用法
    30分钟
  • 2.Pandas_DataFrame索引和切片
    40分钟
  • 3.Pandas_DataFrame数据处理
    1小时7分钟
  • 4.Pandas_DataFrame分组操作
    25分钟
  • 5.Pandas_DataFrame合并操作
    40分钟
  • 6.Pandas_DataFrame层次化索引
    17分钟
  • 7.Python数据可视化
    54分钟
  • 8.Python数理统计
    48分钟
  • 9.数据库基本介绍
    1小时41分钟
5.量化交易回测方法
共13节 | 5小时32分钟
  • 1.K线图简介
    33分钟
  • 2.绘制K线形态
    32分钟
  • 3.Python捕捉K线形态
    58分钟
  • 4.简单移动平均_1
    29分钟
  • 5.加权移动平均_1
    16分钟
  • 6.指数移动平均_1
    14分钟
  • 7.创建movingAverage模组_1
    13分钟
  • 8.中国银行股价数据与均线分析_1
    15分钟
  • 9.中国银行股票均线系统交易_1
    32分钟
  • 10.配对交易简介
    29分钟
  • 11.配对交易的步骤1
    30分钟
  • 12.配对交易的步骤2
    21分钟
  • 13.Python实测配对交易策略
    11分钟
6.数据库基础
共9节 | 12小时40分钟
  • 1.数据库基本介绍
    1小时41分钟
  • 2.SQLite常用命令
    1小时43分钟
  • 3.DQL数据查询语言
    2小时25分钟
  • 4.爬虫实战介绍
    1小时12分钟
  • 5.HTTP请求方法与过程
    1小时19分钟
  • 6.使用BeautifulSoup进行网页解析
    1小时13分钟
  • 7.使用requests网页爬取
    53分钟
  • 8.使用Xpath进行网页解析
    1小时10分钟
  • 9.正则表达式
    1小时4分钟
7.量化交易策略的Python实现与回测(进阶)
共8节 | 5小时27分钟
  • 1.量化回测平台介绍1
    43分钟
  • 2.量化回测平台介绍2
    52分钟
  • 3.消息面分析与事件驱动策略
    30分钟
  • 4.技术分析相关策略1
    31分钟
  • 5.技术分析相关策略2
    21分钟
  • 6.CTA交易策略
    1小时11分钟
  • 7.多因子模型及实战
    37分钟
  • 8.业绩评估及归因分析
    42分钟
8.人工智能与机器学习策略
共13节 | 10小时10分钟
  • 1.人工智能导论
    1小时48分钟
  • 2.机器人技术
    16分钟
  • 3.机器学习基本流程
    51分钟
  • 4.机器学习模型-PartA
    1小时3分钟
  • 5.机器学习模型-PartB
    25分钟
  • 6.机器学习模型-代码1(demo)
    46分钟
  • 7.机器学习模型-代码2(实例)
    21分钟
  • 8.深度学习基础模型-代码案例3
    1小时11分钟
  • 9.深度学习的进阶与应用-PartA
    1小时30分钟
  • 10.深度学习的进阶与应用-PartB
    52分钟
  • 11.深度学习的进阶与应用-PartC
    20分钟
  • 12.深度学习LSTM代码
    17分钟
  • 13.深度学习之图片分类-代码案例4
    31分钟
9.实盘模拟交易
共6节 | 5小时51分钟
  • 1.量化实盘交易系统介绍
    59分钟
  • 2.量化交易与智能投研
    1小时17分钟
  • 3.量化交易与智能风控-1
    51分钟
  • 4.量化交易与智能风控-2
    1小时2分钟
  • 5.量化交易与智能风控-3
    14分钟
  • 6.GPT对量化交易的影响
    1小时28分钟
10.量化风控实战
共60节 | 36小时24分钟
  • 1.CAPM资本资产定价模型_收益和风险
    44分钟
  • 2.CAPM模型_效用理论
    15分钟
  • 3.CAPM模型_投资组合选择_单个风险资产
    26分钟
  • 4.CAPM模型_投资组合选择_两个风险资产
    35分钟
  • 5.CAPM模型_投资组合选择_有效前沿
    27分钟
  • 6.CAPM资本资产定价模型
    40分钟
  • 7.BSM模型及隐含波动率计算_1
    37分钟
  • 8.BSM模型及隐含波动率计算_2
    34分钟
  • 9.BSM模型及隐含波动率计算_3
    30分钟
  • 10.银行信用风险建模-前言
    7分钟
  • 11.敞口划分和模型分类
    27分钟
  • 12.模型划分案例演示-矩类分析法
    6分钟
  • 13.模型结构介绍及演示
    26分钟
  • 14.建模准备阶段工作
    35分钟
  • 15.单因素分析
    37分钟
  • 16.分数转换
    22分钟
  • 17.因素分析和模型合成
    14分钟
  • 18.模型校准
    42分钟
  • 19.统计检验指标介绍
    32分钟
  • 20.专家经验打分卡
    27分钟
  • 21.评级模型验证1
    33分钟
  • 22.评级模型验证2
    41分钟
  • 23.评级模型验证3
    40分钟
  • 24.评级模型验证报告示例
    36分钟
  • 25.零售信贷及评分卡1
    26分钟
  • 26.零售信贷及评分卡2
    39分钟
  • 27.论巴塞尔新资本协议对于资本计提的原则和方法
    44分钟
  • 28.信用风险违约概率建模_Excel基础知识
    24分钟
  • 29.信用风险违约概率建模_债券法基本原理
    30分钟
  • 30.信用风险违约概率建模_债券法函数建模
    1小时6分钟
  • 31.信用风险违约概率建模_债券法案例分析
    16分钟
  • 32.信用风险违约概率建模_莫顿模型迭代接近法
    54分钟
  • 33.信用风险违约概率建模_莫顿模型股票波动率法
    29分钟
  • 34.随机利率及债券定价模型_无风险利率
    54分钟
  • 35.随机利率及债券定价模型_单利和复利
    47分钟
  • 36.随机利率及债券定价模型_利率期限结构
    51分钟
  • 37.随机利率及债券定价模型_债券定价_远期利率
    27分钟
  • 38.随机利率及债券定价模型_风险中性定价
    58分钟
  • 39.随机利率及债券定价模型_均衡模型
    1小时8分钟
  • 40.随机利率及债券定价模型_Vasicek_CIR_参数估计
    40分钟
  • 41.随机利率及债券定价模型_Ho-Lee
    30分钟
  • 42.随机利率及债券定价模型_Hull-White
    52分钟
  • 43.随机利率及债券定价模型_美式期权定价
    21分钟
  • 44.随机利率及债券定价模型_中美国债收益率曲线
    31分钟
  • 45.基于莫顿模型的信用风险计量建模_Merton模型和企业信用风险建模1
    48分钟
  • 46.基于莫顿模型的信用风险计量建模_Merton模型和企业信用风险建模2
    35分钟
  • 47.互联网金融的风控技术
    45分钟
  • 48.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡1
    56分钟
  • 49.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡2
    56分钟
  • 50.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡3
    1小时5分钟
  • 51.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡4
    53分钟
  • 52.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡5
    1小时11分钟
  • 53.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡6
    1小时11分钟
  • 54.大数据个人信贷评分卡模型_信用风险_评分卡7
    37分钟
  • 55.VaR在险价值建模_VaR课程体系介绍和HS法计算VaR
    29分钟
  • 56.VaR在险价值建模_加权历史模拟法计算VaR
    25分钟
  • 57.VaR在险价值建模_Resample VaR+参数法
    18分钟
  • 58.VaR在险价值建模_MCS原理
    19分钟
  • 59.VaR在险价值建模_MCS代码讲解
    22分钟
  • 60.VaR在险价值建模_VaR的衍生交易策略
    15分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。