摩根大牛Python机器学习与量化交易定价高级训练营

第09节-线性回归recv.mp4
第09节-决策树_ _recv.mp4
第01节-Python数据结构_ recv.mp4
第10节-判别分析_ recv.mp4
第12节-机器学习于量化交易中的应用IV_ recv.mp4
第08节-金融时间序列-II-卡尔曼滤波recv.mp4
第05节事件驱动的交易策略和实施_ recv.mp4
第16节面试I recv.mp4
第06节-贝叶斯估计_ recv.mp4
第09节-shrinkage regression_ recv.mp4
第14节美式期权和欧式期权定价_ recv.mp4
第15节信用风险的IRC模型和高斯核recv.mp4
第11节- Neural network_ recv.mp4
第05节-Parameter optimization (参数优化)_ _recv.mp4
第06节-贝叶斯随机波动率_recv.mp4
00基本预测.avi
第09节-boosting&bagging_ recv.mp4
第04节-金融数据建模与预测-风险测度因子_recv.mp4
第07节-金融时间序列分析-I_ recv.mp4
第16节简历和面试II _recv.mp4
第15节重点抽样级数和测度变化recv.mp4
第08节-金融时间序列-II-协整性recv.mp4
第08节-金融时间序列-II-state model_ recv.mp4
第15节常见蒙特卡锣方差降低方法与期权定价_ recv.mp4
第01节-简介与Python安装recv.mp4
第11节-主成分分析_ recv.mp4
第11节-Introduction to Clustering_ recv.mp4
第13节Python for ODE PDE numenical methods (Python for偏微分方程数值解)_ recv.mp4
第10节-SVM和交叉验证的模型选择recv.mp4
第10节-逻辑回归_ recv.mp4
第06节-贝叶斯例子和线性模型recv.mp4
第08节-金融时间序列-II-Hidden Markov Models_ recv.mp4
第02节-Python for Finance常用packages学习I _recv.mp4
第03节-Python for Finance常用packages学习II _recv.mp4
课件.zip
22479.rar