2.量化投资的研究对象
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2.从滤波器谈SLAM
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2.量化投资策略类型及模型原理
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1.量化必要的基础知识
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2.声音与数字信号的转换
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1.语音识别技术概述
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4.常用的量化平台概述及如何选择
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小象沙龙：人工智能能否用于量化投资
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1.彼得林奇量化策略框架
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4.量化投资的主要分类
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1.量化投资的基本含义
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2.彼得林奇修正量化策略框架
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2.量化策略的发展
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1.课程介绍与学习目标
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《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型案例
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3.SLAM的新突破-图优化
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3.量化策略研发流程与基本技能
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4.认识一个量化交易策略
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3.量化投资与主观投资的关系
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3.彼得林奇增强量化策略框架
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《信用评分卡模型构建》项目-金融信用评分卡模型原理与考点
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4.SLAM的知识架构
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6.量化交易系统的基本架构
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金融风控与评分卡基础
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1.语音识别处理的过程
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4.彼得林奇量化策略综合应用
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7.必要的交易基础知识及参考资料
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1.SLAM的提出与发展
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5.理工生做量化有什么优势
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1.企业经营分析如何落地
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3.Spark核心概念
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9.图像预处理之高斯滤波、拉普拉斯滤波
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2.大数据工具和技术栈
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5.如何量化一个主观策略思路
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3.量化投资的发展历程
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1.大数据的产生和发展
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1.大数据理论介绍
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金融风控知识与架构
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如何使用tradingview策略调用okx进行自动化交易
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《时间序列预估与多场景应用》项目-使用Facebook的Prophet库进行时间序列预测
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4.Spark运行模式及原理