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QuantMania！《快乐机器学习》和《Python 从入门到入迷》作者，FRM，CAIA

王的机器 • 4 月前 • 70 次点击  


王的机器主理人


王圣元 (FRM, CAIA)


某加密货币公司 Head of Quant

冬海集团 SeaMoney 建模负责人

八方咨询 量化总监

新加坡国立大学金融数学硕士

新加坡国立大学量化金融学士

《快乐机器学习》的作者

《Python 从入门到入迷》的作者


第一本书 《快乐机器学习》


第二本书《Python 从入门到入迷》



想学习 Python 内容，可参考我的《三套 Python 精品课》



我的信条是 


Yearning for Learning

Leading by Reading

Distilling by Writing


多学多读多写，终身渴望学习，通过读书保持领先，通过写作用心灌输。



历史精品文章


付费文章

Python 基础课


  1. 编程概览

  2. 元素型数据

  3. 容器型数据

  4. 流程控制：条件-循环-异常处理

  5. 函数上：低阶函数

  6. 函数下：高阶函数

  7. 类和对象：封装-继承-多态-组合

  8. 字符串专场：格式化和正则化

  9. 解析表达式：简约也简单

  10. 生成器和迭代器：简约不简单

  11. 装饰器：高端不简单


Python 数据分析课


  1. NumPy 上

  2. NumPy 下

  3. Pandas 上

  4. Pandas 下

  5. SciPy 上

  6. SciPy 下

  7. Pandas 时间序列

  8. Pandas 高频数据

  9. 默顿模型 - 计量经济资本

  10. LSMC - 美式百慕大期权定价

  11. Bachelier - 负油价和负利率

  12. Nelson Siegel - 债券收益率曲线构建

  13. 外汇交易组合保证金

  14. FR007 利率掉期定价和曲线拔靴

  15. 量化交易 - 向量化回测


Python 数据可视化课


  1. Matplotlib 上

  2. Matplotlib 下

  3. Seaborn 上

  4. Seaborn 中

  5. Seaborn 下

  6. Bokeh

  7. Plotly

  8. Cufflinks

  9. PyEcharts


Python 机器学习课


  1. Scikit-Learn 上

  2. Scikit-Learn 中


金融工程硬核付费文章


  1. 欧式期权 PDE FD

  2. 美式和百慕大期权 PDE FD

  3. 单障碍和单触碰期权 PDE FD

  4. 双障碍和双触碰期权 PDE FD

  5. Snowball Autocallable PDE FD

  6. 离散障碍和触碰期权 PDE FD

  7. 双资产欧式期权 PDE FD

  8. 双资产美式期权 PDE FD


年度总结

  1. 王的机器 2020 年总结

  2. 王的机器 2019 年总结


可视化 - 如果画一幅好图


  1. 可视化简介

  2. 数据映射美学


硬核蹭热点

  1. 负油价和巴舍利模型

  2. SOFR - So Far So Good

  3. 标准初始保证金模型 (SIMM)

  4. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part I

  5. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part II

  6. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part III

  7. 手把手教你 DVOL

  8. 提示工程玩转 ChatGPT




生成式 AI

  1. 生成式 AI 简介


QuantLib 系列

  1. 日期和日历

  2. 生成日期表

  3. 外汇市场和产品

  4. 信贷市场和产品

  5. 利率市场和产品 (上)

  6. 利率市场和产品 (中)

  7. 利率市场和产品 (下)




Python 系列


  1. Python 入门篇 (上)

  2. Python 入门篇 (下)

  3. 数组计算之 NumPy (上)

  4. 数组计算之 NumPy (下)

  5. 科学计算之 SciPy (上)

  6. 科学计算之 SciPy (下)

  7. 数据结构之 Pandas (上)

  8. 数据结构之 Pandas (下)

  9. 基本可视化之 Matplotlib (上)

  10. 基本可视化之 Matplotlib (下)

  11. 统计可视化之 Seaborn

  12. 炫酷可视化之 PyEcharts (v0.5)

  13. 炫酷可视化之 PyEcharts (v1.0)

  14. 炫酷可视化之 Cufflinks (上)

  15. 炫酷可视化之 Cufflinks (下)

  16. 机器学习之 Sklearn

  17. 机学可视化之 Scikit-Plot

  18. 深度学习之 Keras (上)

  19. 深度学习之 Keras (中)

  20. 深度学习之 Keras (下)


特别篇


  1. 树状图 TreeMap

  2. 面向对象编程

  3. 生成器和迭代器

  4. 装饰器

  5. Sklearn v0.22

  6. Jupyter Notebook 用法大全

  7. 格式化字符串

  8. 正则表达式

  9. 正则表达式实战

  10. 错误类型

  11. 异常处理

  12. Collections

  13. Matplotlib Animation

  14. All 和 Any

  15. 透视表

  16. 交叉表

  17. 日期时间 datetime

  18. 时区和夏令时

  19. 日期天数计数和年限

  20. 分箱之 qcut

  21. 分箱之 cut

  22. SciPy 稀疏矩阵

  23. 爱因斯坦求和 einsum


听说你会用 Python 系列


  1. 六酷技巧

  2. 99% 都会做错的题

  3. 考 99 分的潘石屹都不懂的知识点

  4. LBYL vs EAFP


小孩看得懂系列


  1. 小孩都可以玩的神经网络

  2. 小孩都看得懂的推荐系统

  3. 小孩都看得懂的逐步提升

  4. 小孩都看得懂的聚类

  5. 小孩都看得懂的主成分分析

  6. 小孩都看得懂的循环神经网络

  7. 小孩都看得懂的词向量

  8. 小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL 散度

  9. 小孩都看得懂的 p-value

  10. 小孩都看得懂的假设检验

  11. 小孩都看得懂的基尼不纯度

  12. 小孩都看得懂的 ROC

  13. 小孩都看得懂的 SVD

  14. 小孩都看得懂的 SVD 2

  15. 小孩都看得懂的 GMM

  16. 小孩都看得懂的贝塔分布

  17. 小孩都看得懂的多臂老虎机和汤姆森采样

  18. 小孩都看得懂的 GAN

  19. 小孩都看得懂的 HMM


机器学习


  1. 机器学习的定义

  2. 模型评估和选择

  3. 线性回归

  4. 正规化线性回归

  5. 线性回归之玩转金郡 (实操)

  6. 对率分类

  7. 对率分类之玩转美亚 (实操)

  8. 线性回归和对率分类完结篇

  9. 朴素贝叶斯

  10. 决策树

  11. 集成学习前传

  12. 随机森林和提升树

  13. 决策树之玩转借贷俱乐部 (实操)

  14. 集成树之玩转借贷俱乐部 (实操)

  15. 计算学习理论

  16. 支撑向量机 (上)

  17. 支撑向量机 (下)

  18. 人工神经网络

  19. 人工神经网络之正反向传播

  20. 极度梯度提升

  21. 极度梯度提升之玩转借贷俱乐部 (实操)

  22. Machine Learning Yearning 读书笔记 (上)

  23. Machine Learning Yearning 读书笔记 (中)

  24. 张量 101

  25. 张量求导和计算图

  26. 胶囊 (向量神经) 网络


金融工程


  1. 弄清量化金融十大话题 (上)

  2. 弄清量化金融十大话题 (下)

  3. 金融工程高度概览

  4. 日期生成

  5. 变量计算

  6. 曲线构建 I - 单曲线

  7. 曲线构建 II - 多曲线 (基差)

  8. 债券收益率曲线构建

  9. 模型校正

  10. 估值调整 I - 凸性调整

  11. 估值调整 II - Quanto 调整

  12. 估值调整 III - 时间调整

  13. 测度转换 (上) - 等价物转换

  14. 测度转换 (下) - 漂移项转换


特别篇


  1. SOFR - So Far So Good

  2. 标准初始保证金模型 (SIMM)

  3. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part I

  4. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part II

  5. FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part III

  6. 利率掉期中的超级细节

  7. 故事版的 Black Scholes


量化投资


  1. 资产配置

  2. Quantopian 风险模型 (QRM)

  3. Quantopian 入门系列 1

  4. Quantopian 入门系列 2 (上)

  5. Quantopian 入门系列 2 (下)

  6. AFML 读书笔记 - 金融数据结构

  7. AFML 读书笔记 - 从 Tick 到 Bar

  8. AFML 读书笔记 - 基于事件采样

  9. AFML 读书笔记 - 三隔栏方法

  10. AFML 读书笔记 - 元标签方法


信用风险建模


  1. 信用风险 101

  2. 独立模型 - 伯努利模型

  3. 独立模型 - 泊松模型

  4. 混合模型概览

  5. 阈值模型概览

  6. 阈值模型校正

  7. ASRF 模型


书籍资料


  1. 量化金融精品书籍

  2. 机器学习精品书籍

  3. 数据分析精品书籍

  4. 深度学习精品书籍

  5. 量化投资精品书籍

  6. 强化学习精品书籍

  7. 衍生交易精品书籍

  8. Python 精华资料

  9. 各类经典精品书籍

  10. 数学精品书籍

  11. 自然语言处理精品资料

  12. 计算机视觉精品资料

  13. 可解释的机器学习书

  14. 近期六本好书


其他


  1. 麦肯锡教我的思考武器

  2. 「研究」债务

  3. 年度宽客

  4. TPU 灵魂三问


课程演讲


  1. MIT - 深度学习导论

  2. Coursera - TensorFlow 实战专项课

  3. DataCamp - 4 天学完 12 门课

  4. P-Q-R- Quant

  5. 机器学习、金融工程和量化投资

  6. 障碍和触碰期权的定价


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本文地址：http://www.python88.com/topic/193819
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