大A股从五万到千万之路

板块 0 - 2 - 微分方程（数学前导课），在板块0 - 2中，您将学习微分方程：一阶方程、二阶和高阶方程。

板块 0 - 4 - 概率论（数学前导课），在板块0 - 4中，您将学习概率论：一般汇总统计、最大似然估计、回归与相关。

板块 0 - 3 - 概率论（数学前导课） ，在板块0 - 3中，您将学习概率论：概率分布函数、累积分布、期望代数、关键的离散和连续分布，包括正态分布、中心极限定理。

板块 0 - 1 - 微积分（数学前导课）， 在板块0 - 1中，您将学习微积分：函数和极限、微分与积分、泰勒级数、复数、多元函数。

量化金融 板块 25 - 风险预算：基于风险的资产配置方法，在板块二五中，风险预算是最后一代投资组合管理方法的名称。与经典（Markowitz）方法中的风险回报优化问题不同

量化金融 板块 24 - 用于数据科学和机器学习的 R，在板块二四中，R 是一种用于统计计算的强大编程语言和软件环境。它是院士们最喜欢的工具之一，被统计学家和数据挖掘者广泛用于数据分析。

量化金融 板块 23 - 数值方法，在板块二三中，没有数值分析的处理，任何数学研究都是不完整的。 当封闭形式的解决方案不可用或要解决的问题太复杂而无法采用显式方法时，就会寻求数值/计算解决方案。

量化金融 板块 22 - 金融中的量子计算，在板块二二中，量子计算是关于量子力学原理在计算机科学中的应用。

量化金融 板块 21 - 金融科技，在板块二一中，Financial technology，又称fintech，这门选修课让我们深入了解金融技术革命以及其中的颠覆、创新和机遇。

量化金融 板块 20 - 去中心化金融技术，在板块二零中，区块链技术是 21 世纪最大的创新之一。 随着基于它的应用程序数量迅速增长，这些技术有能力塑造从金融到制造业的未来。

量化金融 板块 19 - 交易对手信用风险建模，在板块一九中，全球金融危机后，交易对手信用风险和其他相关风险变得更加明显，需要在定价和建模阶段加以考虑。

量化金融 板块 18 - C++，在板块一八中，适用于完全不熟悉 C++ 或很少接触该语言的人。 在板块 18 学习结束时，您将能够学习C++

量化金融 板块 17 - Quants的行为金融学，在板块一七中，行为金融学以及人类心理如何影响我们对世界的看法，影响我们的定量模型并推动我们的财务决策。

量化金融 板块 16 - 算法交易II，在板块一六中，算法交易选修课是一个自己动手 (DIY) 指南，使您能够从头开始您的量化交易。

量化金融 板块 15 - 算法交易I， 在板块一五中，算法交易选修课是一个自己动手 (DIY) 指南，使您能够从头开始您的量化交易。

量化金融 板块 14 - 高级波动率建模 欢迎点赞，收藏～更多量化课程持续更新ing 在板块一四中，将研究波动性和能够模拟波动性是任何量化模型的关键要素。

量化金融 板块 13 - 高级风险管理，更多量化课程持续更新ing 在板块一三中，在这门选修课中，我们将探讨定量风险管理的一些最新发展。

量化金融 板块 12 - 高级机器学习II 欢迎点赞，收藏～更多量化课程持续更新ing 在板块一二中，这门选修课是高级机器学习的延伸，侧重于机器学习的实际考虑。 选修课教授构建、评估和跟踪各种机器学习

量化金融 板块 11 - 高级机器学习I 欢迎点赞，收藏～更多量化课程持续更新ing 在板块一一中，机器学习 (ML) 选修课将侧重于深度序列建模的实际考虑。 从了解机器学习框架到特征工程和选择，选修

量化金融 板块 -2 - 金融前导课，在板块负二中，CQF 课程的金融前导课介绍了 CQF 计划所需的关键概念和不同的资产类别。 旨在让那些在该行业工作并寻求进修的人以及那些没有金融服务经验的人受益。