〖课程介绍〗适用人群对量化投资有较大兴趣，无需python或者编程基础。
课程特色：
1. 项目化教学。每位同学在课程结束时，都能有自己的策略并自动交易。
2. 注重理论，更有实战！介绍大量国内量化基金实际案例。
3. 课程内容翔实，节奏较快。若基础薄弱，需要在课后花较多时间。
〖课程目录〗:
章节1:【免费试听】股市10年400的交易策略
课时1【免费试听】10年400倍的交易策略（上）34:18
课时2【免费试听】10年400倍的交易策略（下）38:39
章节2:【2019新版】第1课：Python基础& a7 \$ \2 e3 U( d, p) Z; X$ ^0 w
课时31.1 Python安装及环境配置（Windows版）10:310 c+ a( ]' S+ _6 b* r
课时41.1 Python安装及环境配置（macOS版）08:26. W; w; }, q4 ?; ~8 R0 P
课时51.2 PyCharm安装（Windows版）10:131 g0 o1 M8 r" g! e% G
课时61.2 PyCharm安装（macOS版）12:30
课时71.3 Python介绍09:19
课时81.4 用PyCharm写第一个Python程序10:02
课时91.5 基本类型和计算47:561 ^9 d1 l; E9 L; V9 g; ?- Y! }
课时101.6 Python中的列表-list27:36
课时111.7 Python中的字典-dict16:36
课时121.8 Python中的字符串-str27:586 b& z$ ]2 R" R
课时131.9 条件语句介绍22:13 u7 d" M0 x' j3 p0 _ z
课时141.10 循环语句介绍57:44
课时151.11 Python中的函数32:113 H4 n8 S/ T8 j8 @4 J+ R
课时161.12 异常处理31:35
章节3:【2019新版】第2课：Pandas基础
课时172.0 如何解决Windows下pandas报错问题08:21
课时182.1 用Pandas导入数据36:15
课时192.2 用Pandas查看数据33:026 L! e8 h. M5 T. z' e* P$ V
课时202.3 Pandas中的列操作40:233 s$ p+ T1 |& m. H4 U: ?* d0 b
课时212.4 用Pandas筛选数据16:36; U8 g/ O0 v: g& ~% k( Q, \
课时222.5 Pandas空缺值处理20:21
课时232.6 Pandas数据整理28:59" m6 O0 w& x p2 P- a0 x+ V
课时242.7 Pandas中的字符串操作07:363 m- t9 x! V% l. Q4 z
课时252.8 Pandas中的时间处理19:49
课时262.9 Pandas的滚动操作19:13
章节4:【2019新版】第3课：Pandas高阶5 B3 Y9 D. O. g% s+ {
课时273.1 Pandas批量导入数据30:56
课时283.2 在Pandas中使用HDF16:35
课时293.3 Pandas数据周期转换27:00; T3 l% Z- {7 n$ n- q6 I6 _
课时303.4 Pandas分组处理操作21:37
章节5:【2019新版】第5课：构建自己的股票数据库0 D) P' F6 U5 X y( Y/ b% `# M
课时315.1 获取股票实时数据45:44
课时325.2 获取股票实时日K线数据33:01
课时335.3 获取股票实时分钟K线数据24:08
课时345.4 如何寻找“神奇的网址”17:28
课时355.5 历史数据、复权价格计算36:131 z2 Z) v! \5 X; [( G& D
课时365.6 构建完整数据库45:19
课时375.7 大作业1介绍09:20' `, j. I1 n% G. Q2 Y$ q
章节6:【2019新版】第6课：择时策略. J: @9 i2 b+ P& K/ h G
课时386.1 如何计算策略信号02:00/ t5 V( D8 C2 T A
课时396.2 如何计算策略持仓02:00' s! I0 W! J4 _: m( }
课时406.3 如何计算资金曲线02:00
课时416.4 寻找最优参数02:00" w9 R5 B0 z( V& [8 `: _8 e4 ^
章节7:【2019新版】第7课：自动交易% g* y7 c" ]8 h9 r4 S% Q, y* ` T
课时427.1 自动交易原理、准备工作02:00( V0 m6 p/ {& P! g( M# {/ P
课时437.1.1 自动交易补充视频02:00
课时447.2 自动查询、下单、撤单02:00! w U1 v+ Q1 _- W, z) {* g
课时457.3 交易测试、注意事项02:00
课时467.4 自动交易解决方案02:00
章节8:【2019新版】第8课：择时策略实盘9 O1 z( _" q; o* I6 ?6 x/ l
课时478.2 实盘准备工作02:00
课时488.3.1 单个股票实盘（上）02:00
课时498.3.2 单个股票实盘（下）02:00* |& S9 @% L5 A" Q5 d3 S7 ?5 Q
课时508.4 实盘注意事项02:00. u8 p& W# g1 [8 y
课时518.5 多个股票实盘02:00. u$ Z. U9 p1 i& I1 n
章节9:【2019新版】第9课：选股策略
课时529.1 选股策略概览02:00: H5 D4 q1 r& p& X" O% Y
课时539.2.1 选股数据整理（上）02:00
课时549.2.1 选股数据整理（ 下）02:00* N2 B1 _2 [ ^4 {$ y3 s
课时559.3.1 选股（上）02:00
课时569.3.2 选股（中）02:004 S* h3 J8 K: I. ~9 Z
课时579.3.3 选股（下）02:00
课时589.4 QuantClass选股服务介绍50:21
章节10:【2017旧版】课程资料: p1 Q5 l" X% n4 n5 ]
课时59课程资料: Q! [( d0 E, a" d" `! I
章节11:【2017旧版】第零课：环境安装、课程安排
课时60python开发环境安装19:04
章节12:【2017旧版】第一课：量化投资介绍
课时61量化投资基本理念31:59
课时62量化投资策略、数据分类31:51
课时63量化投资学习方法30:47
章节13:【2017旧版】第二课：python基础4 s4 Z2 z/ j% O% X6 [$ c, z
课时64第一个python程序33:198 R! \+ b. B; `9 Q" e3 t7 G) m
课时65基本类型32:59, d; j# N' V7 k, y, Q' D6 A
课时66条件语句、循环、函数32:57 F# y5 Q- Q) q* M
章节14:【2017旧版】第四课：择时策略框架（一）
课时67产生择时策略信号30:24; {! w" `3 t9 [( V0 ]) b
课时68生成资金曲线29:50
章节15:【2017旧版】第三课：pandas基础7 L. A3 v6 L% k7 i5 ?9 Z0 p
课时69导入、筛选数据44:32
课时70常见函数42:024 ]7 I. j* Q; a2 U: a* j1 {
课时71字符串、时间处理41:330 S- I0 ?+ O. r, a
章节16:【2017旧版】第五课：择时策略框架（二）
课时72计算资金曲线简单方式38:552 X( Z* C& n' L
课时73计算资金曲线完整方式40:24
课时74代码封装36:52
章节17:【2017旧版】第六课：选股策略框架（一）/ [3 l1 x9 A& o/ u% b& ?
课时75apply、merge操作38:59: }% I; E% i" J; c+ U5 O
课时76转换数据周期、hdf存储数据32:51
课时77group操作35:54
章节18:【2017旧版】第七课：选股策略框架（二）( E# r" L5 N5 O J8 a/ @
课时78选股策略准备31:54
课时79选股策略39:09
课时80策略评价指标34:59
章节19:【2017旧版】第八课：实盘交易% Z; m; ?. d, N& z$ |; A' Z: P
课时81实时获取数据27:08
课时82自动交易接口介绍34:412 \8 i0 n0 S4 K0 `
课时83自动交易接口33:13% p0 e& z0 e; d( d0 D: R
课时84实盘交易（补充1）21:35( c7 w# U: e- I) B8 R6 |, D1 A6 |" ^
课时85实盘交易（补充2）18:06+ v4 M8 F- ~, U- e( F' ?+ n7 l+ X" A
章节20:【2017旧版】第九课：人工智能与量化投资) S% X. O- C. B: H
课时86人工智能与量化投资（上）31:30
课时87人工智能与量化投资（下）24:11
