L-089 Python机器学习与量化交易、定价高级训练营（完结）
发布时间： 2025-07-30 04:10:28
文件大小： 共计 551 个文件 ，合计: 64.7GB
发布者： 
席
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L-089 Python机器学习与量化交易、定价高级训练营（完结） 5.0GB
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第16节 面试I(1).mp4 269.8MB
第16节 简历和面试II(1).mp4 52.1MB
第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价(1).mp4 75.3MB
第12节-机器学习于量化交易中的应用IV(1).mp4 280.3MB
第15节 重点抽样级数和测度变化(1).mp4 35.1MB
第15节 信用风险的IRC模型和高斯核(1).mp4 59.0MB
第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解)(1).mp4 139.0MB
第14节 美式期权和欧式期权定价(1).mp4 71.6MB
第11节-Introduction to Clustering(1).mp4 92.2MB
第11节-主成分分析(1).mp4 35.6MB
第11节- Neural network(1).mp4 81.7MB
第10节-SVM 和交叉验证的模型选择(1).mp4 151.6MB
第10节-逻辑回归(1).mp4 34.3MB
第10节-判别分析(1).mp4 31.3MB
第09节-线性回归(1).mp4 45.1MB
第09节-决策树(1).mp4 42.1MB
第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波(1).mp4 120.0MB
第07节-金融时间序列分析-I(1).mp4 200.2MB
第09节-shrinkage regression(1).mp4 42.7MB
第08节-金融时间序列-II-协整性(1).mp4 49.6MB
第08节-金融时间序列-II-state model(1).mp4 36.7MB
第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models(1).mp4 34.9MB
第06节-贝叶斯例子和线性模型(1).mp4 54.9MB
第06节-贝叶斯随机波动率(1).mp4 21.7MB
第06节-贝叶斯估计(1).mp4 57.7MB
第05节-事件驱动的交易策略和实施(1).mp4 72.0MB
第05节-Parameter optimization（参数优化）(1).mp4 104.2MB
第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子(1).mp4 194.1MB
第03节-Python for Finance 常用packages 学习 II(1).mp4 199.8MB
第02节-Python for Finance 常用packages 学习I(1).mp4 166.8MB
第01节-简介与Python安装(1).mp4 78.9MB
第01节-Python数据结构(1).mp4 77.9MB
00基本预测(1).mp4 67.0MB
第16节 面试I.mp4 269.8MB
第16节 简历和面试II.mp4 52.1MB
第12节-机器学习于量化交易中的应用IV.mp4 280.3MB
第15节 常见蒙特卡罗方差降低方法与期权定价.mp4 75.3MB
第15节 重点抽样级数和测度变化.mp4 35.1MB
第15节 信用风险的IRC模型和高斯核.mp4 59.0MB
第13节 Python for ODE PDE numerical methods (Python for 偏微分方程数值解).mp4 139.0MB
第14节 美式期权和欧式期权定价.mp4 71.6MB
第11节-主成分分析.mp4 35.6MB
第11节-Introduction to Clustering.mp4 92.2MB
第10节-SVM 和交叉验证的模型选择.mp4 151.6MB
第11节- Neural network.mp4 81.7MB
第10节-逻辑回归.mp4 34.3MB
第10节-判别分析.mp4 31.3MB
第09节-线性回归.mp4 45.1MB
第09节-决策树.mp4 42.1MB
第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波.mp4 120.0MB
第09节-shrinkage regression.mp4 42.7MB
第07节-金融时间序列分析-I.mp4 200.2MB
第08节-金融时间序列-II-协整性.mp4 49.6MB
第08节-金融时间序列-II-state model.mp4 36.7MB
第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models.mp4 34.9MB
第06节-贝叶斯随机波动率.mp4 21.7MB
第06节-贝叶斯例子和线性模型.mp4 54.9MB
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