学前基础：
一、数学基础：
1.掌握积分、求导计算；
2.掌握矩阵运算；
3.了解概率论与数理统计。
二、Python编程技能：
1.Python语言的基本规则；
2. Numpy、Pandas数据处理；
3.Matplotlib可视化。
学习收获：
1.积累项目经历：
学习企业级案例和商业模型，并获取顶级投资银行&基金公司正在运行的真实代码；
2.助力求职面试：
接触最深层的理论和最实用的技术，沉浸式学习从业经验，明晰行情，从容面试；
3.增长实战技能：
搭建策略和回测平台，使用海量金融数据，熟悉Python/R/C++/Matlab/VBA5种语言；
4.完善知识体系
强化金融、数学、编程三大基本功，掌握机器学习、数字货币、深度学习最新变革。
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02量化交易基础[280M]
03投资标的：Alpha策略篇[603.7M]
04投资标的：CTA传统与进阶篇[1.4G]
05投资标的：高频交易篇[633.2M]
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07.衍生品：定价模型高级篇[1.4G]
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09.求职：从业经验篇[42.3M]
10.趣味：德州扑克中的量化与策略[90.5M]
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来源：CSDN
作者：hxjq001
链接：https://blog.csdn.net/hxjq001/article/details/103843604