- QuantLearning
- 第一部分 新手入门
- 一 量化投资视频学习课程
- 二 Python 手把手教学
- 量化分析师的 Python 日记【第 1 天：谁来给我讲讲 Python？】
- 量化分析师的 Python 日记【第 2 天：再接着介绍一下 Python 呗】
- 量化分析师的 Python 日记【第 3 天：一大波金融 Library 来袭之 numpy 篇】
- 量化分析师的 Python 日记【第 4 天：一大波金融 Library 来袭之 scipy 篇】
- 量化分析师的 Python 日记【第 5 天：数据处理的瑞士军刀 pandas】
- 量化分析师的 Python 日记【第 6 天：数据处理的瑞士军刀 pandas 下篇
- 量化分析师的 Python 日记【第 7 天：Q Quant 之初出江湖】
- 量化分析师的 Python 日记【第 8 天 Q Quant 兵器谱之函数插值】
- 量化分析师的 Python 日记【第 9 天 Q Quant 兵器谱之二叉树】
- 量化分析师的 Python 日记【第 10 天 Q Quant 兵器谱 -之偏微分方程 1】
- 量化分析师的 Python 日记【第 11 天 Q Quant 兵器谱之偏微分方程 2】
- 量化分析师的 Python 日记【第 12 天：量化入门进阶之葵花宝典：因子如何产生和回测】
- 量化分析师的 Python 日记【第 13 天 Q Quant 兵器谱之偏微分方程 3】
- 量化分析师的 Python 日记【第 14 天：如何在优矿上做 Alpha 对冲模型】
- 量化分析师的 Python 日记【第 15 天：如何在优矿上搞一个 wealthfront 出来】
- 第二部分 股票量化相关
- 一 基本面分析
- 二 套利
- 三 事件驱动
- 四 技术分析
- 五 量化模型
- 5.1 动量模型
- Momentum 策略
- 【小散学量化】-2-动量模型的简单实践
- 一个追涨的策略(修正版)
- 动量策略（momentum driven）
- 动量策略（momentum driven）——修正版
- 最经典的 Momentum 和 Contrarian 在中国市场的测试
- 最经典的 Momentum 和 Contrarian 在中国市场的测试-yanheven 改进
- ［策略］基于胜率的趋势交易策略
- ［量化策略］
Sharpe_Momentum(夏普率动量策略) - 策略探讨（更新）：价量结合+动量反转
- 反向动量策略（reverse momentum driven）
- 轻松跑赢大盘 - 主题 Momentum 策略
- Contrarian strategy
- 5.2 Joseph Piotroski 9 F-Score Value Investing Model · 基本面选股系统：Piotroski F-Score ranking system
- 5.3 SVR · 使用 SVR 预测股票开盘价 v1.0
- 5.4 决策树、随机树
- 5.5 钟摆理论 · 钟摆理论的简单实现——完美躲过股灾和精准抄底
- 5.6 海龟模型
- 5.7 5217 策略 · 白龙马的新手策略
- 5.8 SMIA · 基于历史状态空间相似性匹配的行业配置 SMIA 模型—取交集
- 5.9 神经网络
- 5.10 PAMR · PAMR ： 基于均值反转的投资组合选择策略 - 修改版
- 5.11 Fisher Transform · Using Fisher Transform Indicator
- 5.12 分型假说， Hurst 指数 · 分形市场假说，一个听起来很美的假说
- 5.13 变点理论 · 变点策略初步
- 5.14 Z-score Model
- 5.15 机器学习 · Machine Learning 学习笔记（一） by OTreeWEN
- 5.16 DualTrust 策略和布林强盗策略
- 5.17 卡尔曼滤波
- 5.18 LPPL anti-bubble model
- 5.1 动量模型
- 六 大数据模型
- 七 排名选股系统
- 八 轮动模型
- 九 组合投资
- 十 波动率
- 十一 算法交易
- 十二 中高频交易
- 十三 Alternative Strategy
- 第三部分 基金、利率互换、固定收益类
- 第四部分 衍生品相关
- 资源列表