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报名流程和学习环境

课程怎么学?

课程为小班直播形式,每周日晚 8 点通过腾讯会议上课。课程录播将上传到荔枝微课上。

课程教材以 Jupyter Notebook 文档方式提供,由我们提供的服务器 host。在您购买课程后,我们将为您分配账号,创建专属您个人的计算环境。在该环境中可以阅读、运行我们提供的 Notebook,您也可以创建自己的 Notebook。学员享有独立运行环境,您的 Notebook 其它人无法看到。

购买请点击 链接

学这门课需要多久?

课程每周一次,共 22 课,规划在 3 个月内讲完。

课程视频会永久免费收看。课件服务器使用期限一般为 4 个月,如果 4 个月内没有学完,可向我们提出申请,合理使用。

课件服务器仅供学习使用,不能用作云服务器。

哪些人适合学习这门课/前置条件?

请见 课程介绍 中的先修条件。

你们提供学习环境吗?

我们提供一个由 192CPU 核、256GB 内存构成的服务器集群为学员服务,学员通过浏览器登录后,即可在线学习和运行我们的示例代码。在该环境中,我们提供了供因子分析用的日线行情数据。其它数据,大家可以通过我们购买的 Tushare 账号来获取。

你们的学习环境有何优势,自己搭环境可以吗?

我们的课程示例使用了专门的数据接口。如果要在本地搭建环境,需要修改这些接口,自行提供数据。

你们的数据可以下载到本地使用吗

课程环境中使用的数据均为我们向第三方采购,按协议不得分发和转售。所以我们不能承诺提供数据下载。

我想了解更多关于课程的信息

我们提供课程预览环境,其中有这门课的部分课时(视频、notebook及练习题)。你可添加助教 quantfans_99 的微信,获取链接。

其它问题

我有一块 GPU,在量化中能用上吗?

如果直接从价格数据入手的话,这样端到端的 AI 技术现在还没有成熟,也有可能永远不会成熟。价格数据包含了相当大的噪声,或者说,它是一个多对多的映射,因此无法从中进行有效地学习。

目前最成熟的量化策略与 AI 结合的方案是人工提取因子,通过机器学习,特别是 XGBoost 这类算法来进行因子组合。XGBoost 无法利用 GPU。如果使用 lightGBM, 能在部分阶段中利用 CPU。NLP 在量人交易中的作用是显而易见的,但是大模型需要的运行环境是多数人无法承受的。

我该如何申请量化交易权限?有哪些门槛?

一般新开户可以同时申请量化交易权限。可以跟宽粉(quantfans_99)咨询,帮您找到门槛最低、资费最优的券商。

可以介绍下老师吗?

Aaron

  • IBM/Oracle 高级软件研发经理

  • 海豚浏览器(红杉资本投资)副总裁

  • 格物致知(量化投资)联合创始人

  • Zillionare 开源量化框架发起人

  • 《Python 高效编程实践指南》作者(机械工业出版社出版)。