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课程 (6) ⚓︎
  1. 二十四课内容详情
  2. 常见问题
  3. 大富翁量化24课编排说明
  4. 课程简介
  5. 课程预览
  6. 课程大纲
story (1) ⚓︎
  1. 找校友！起底百亿私募创始人
量化传奇 (1) ⚓︎
  1. 找校友！起底百亿私募创始人
Python (1) ⚓︎
  1. 05 Poetry: 项目管理的诗和远方
Poetry (1) ⚓︎
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ppw (1) ⚓︎
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statistics (1) ⚓︎
  1. KS Test, 广义双曲分布和抄底沪指
CDF (1) ⚓︎
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KS-Test (1) ⚓︎
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algorithms (1) ⚓︎
  1. 基于深度学习的量化策略如何实现归一化？
machine learning (1) ⚓︎
  1. 基于深度学习的量化策略如何实现归一化？
strategy (17) ⚓︎
  1. 基于深度学习的量化策略如何实现归一化？
  2. 1赔10！中证1000应该这样抄底
  3. 交割日魔咒？
  4. 年终特稿：这个指标我愿称之为年度最强发现
  5. 羊群效应及其因子化
  6. 后见之明！错过6个涨停之后的复盘
  7. 球队和硬币因子
  8. Alphalens因子分析(2) - low turnover秒杀98%的基金经理!
  9. Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)
  10. 龙凤呈祥：这种无底限炒作，如何用量化方法发现它？
  11. 净新高占比因子
  12. 左数效应 整数关口与光折射
  13. 私募量化策略大盘点-2024年初
  14. Santa Claus Rally
  15. Z-score 因子的深入思考
  16. 新国九条下，低波动因子重要性提升！
  17. 终极猜想！底蓓离的成因分析
python (8) ⚓︎
  1. 基于深度学习的量化策略如何实现归一化？
  2. 只廖廖数行，但很惊艳的代码
  3. 为什么量化人应该使用duckdb？
  4. Jupyter Notebook中如何设置环境变量？
  5. 4k stars! 如何实现按拼音首字母查询证券代码？
  6. 给Pandas找个搭子，用SQL玩转Dataframe!
  7. 如何免登录重启miniqmt?
  8. 量化交易中的遗传算法
sklearn (1) ⚓︎
  1. 基于深度学习的量化策略如何实现归一化？
books (1) ⚓︎
  1. 来自世坤！寻找Alpha 构建交易策略的量化方法
quant (3) ⚓︎
  1. 来自世坤！寻找Alpha 构建交易策略的量化方法
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  3. 量化交易中的遗传算法
Figures (1) ⚓︎
  1. 没能上热搜，但卡尼曼值得我们纪念
Behavioral Economics (1) ⚓︎
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人物 (1) ⚓︎
  1. 月亮和Pandas - Wes Mckinney的传奇故事
investing (1) ⚓︎
  1. 改用十进制！点差如何影响策略
algorithm (2) ⚓︎
  1. 只廖廖数行，但很惊艳的代码
  2. 量化交易中的遗传算法
quantlib (6) ⚓︎
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  5. 存了50TB！pyarrow + parquet
  6. QMT/XtQuant 之开发环境篇
jupyter-notebook (1) ⚓︎
  1. Jupyter Notebook中如何设置环境变量？
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  1. 提速100倍！QMT复权因子高效算法
xtquant (4) ⚓︎
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  3. xtquant 中的板块数据
  4. 量化数据免费方案之 QMT
blog (1) ⚓︎
  1. 2024年，免费博客赚钱方案
static-site (1) ⚓︎
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  2. Don't fly solo! 量化人如何使用AI工具
  3. 量化人如何用好 Jupyter？（二）
  4. 量化人如何用好Jupyter环境？（一）
  5. 量化研究员如何写一手好代码
  6. 为了机器能学习，我标注了 2 万条行情数据
pandas (1) ⚓︎
  1. 给Pandas找个搭子，用SQL玩转Dataframe!
duckdb (1) ⚓︎
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量化数据存储 (3) ⚓︎
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  2. 存了50TB！pyarrow + parquet
  3. ClickHouse: One table to rule them all!
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  1. 存了50TB！pyarrow + parquet
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数据源 (1) ⚓︎
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clickhouse (1) ⚓︎
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rsi (1) ⚓︎
  1. 交割日魔咒？
zigzag (1) ⚓︎
  1. 交割日魔咒？
穹顶压力 (1) ⚓︎
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因子 (6) ⚓︎
  1. 7因子模型，除了规模、市场、动量和价值，还有哪些？
  2. 因子分析（3）- 都是坑！这么简单的Alpha计算，竟然错了？！
  3. Alphalens因子分析(4) - Information Coefficient方法
  4. 净新高占比因子
  5. Sharpe 5.5!遗憾规避因子
  6. Z-score 因子的深入思考
技术指标 (2) ⚓︎
  1. 年终特稿：这个指标我愿称之为年度最强发现
  2. 终极猜想！底蓓离的成因分析
pearson (1) ⚓︎
  1. 后见之明！错过6个涨停之后的复盘
spearman (1) ⚓︎
  1. 后见之明！错过6个涨停之后的复盘
factor (4) ⚓︎
  1. 球队和硬币因子
  2. Alphalens因子分析(2) - low turnover秒杀98%的基金经理!
  3. Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)
  4. 新国九条下，低波动因子重要性提升！
因子分析 (4) ⚓︎
  1. Alphalens因子分析(2) - low turnover秒杀98%的基金经理!
  2. 因子分析（3）- 都是坑！这么简单的Alpha计算，竟然错了？！
  3. Alphalens因子分析(4) - Information Coefficient方法
  4. Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)
Alphalens (4) ⚓︎
  1. Alphalens因子分析(2) - low turnover秒杀98%的基金经理!
  2. 因子分析（3）- 都是坑！这么简单的Alpha计算，竟然错了？！
  3. Alphalens因子分析(4) - Information Coefficient方法
  4. Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)
涨停板 (1) ⚓︎
  1. 龙凤呈祥：这种无底限炒作，如何用量化方法发现它？
机器学习 (1) ⚓︎
  1. 机器学习(XgBoost）预测顶和底
xgboost (1) ⚓︎
  1. 机器学习(XgBoost）预测顶和底
review (1) ⚓︎
  1. 私募量化策略大盘点-2024年初
zscore (1) ⚓︎
  1. Z-score 因子的深入思考
波动率 (1) ⚓︎
  1. 新国九条下，低波动因子重要性提升！
顶背离 (1) ⚓︎
  1. 终极猜想！底蓓离的成因分析
copilot (1) ⚓︎
  1. Don't fly solo! 量化人如何使用AI工具
vscode (1) ⚓︎
  1. Don't fly solo! 量化人如何使用AI工具
Jupyter (2) ⚓︎
  1. 量化人如何用好 Jupyter？（二）
  2. 量化人如何用好Jupyter环境？（一）
notebook (1) ⚓︎
  1. 为了机器能学习，我标注了 2 万条行情数据