推荐星级：日内高频交易是极其具有挑战性的交易方法，而我们想要通过科学与量化的方法来掌握它，就必须要有利器。课程带领同学们同时用到了两种开发语言，Python和C++，讲师带领同学们使用Python来进行数据分析和采样，这可以帮助我们进行均值回归的数据研究和策略进行测试。使用C++来完善我们的交易策略，通过成熟的模型来印证，高频C++的实盘策略编写，可以让我们更加容易理解和掌握策略的精髓。
第一部分
1.课程准备与数据来源.mp4
2.均值回归概念介绍.mp4
3.均值回归的数据研究-上.mp4
4.均值回归的数据研究-下.mp4
5.均值回归的历史数据统计程序.mp4
6.均值回归的历史数据统计结果分析.mp4
7.编写简单的策略进行测试.mp4
课件.zip
第二部分
10.订单不平衡与平均成交价均值回归-下 截取视频.mp4
11.模型一：简单的线性模型y=wx+b 截取视频.mp4
12.模型二：朴素贝叶斯.mp4
13.模型三-支持向量机SVM，随机森林 RF.mp4
14.模型五：隐马尔科夫HMM（官网未见模型四） 截取视频.mp4
15.编写简单的策略进行测试.mp4
8.订单不平衡与平均成交价均值回归-上.mp4
9.订单不平衡与平均成交价均值回归-中.mp4
第三部分
16.高频C++实盘策略编写：均值回复上 截取视频.mp4
17.高频C++实盘策略编写：均值回复-下 (1) 截取视频.mp4
18.高频C++实盘策略编写：预测策略上.mp4
19.高频C++实盘策略编写：预测下.mp4
20.结束语.mp4
