第1讲：研究入门 (Introduction to Research) — [📝课程笔记] [▶️视频]
第2讲：Python入门 (Introduction to Python) — [📝课程笔记] [▶️视频]
第4讲：Pandas入门 (Introduction to pandas) — [📝课程笔记] [▶️视频]
第5讲：数据可视化 (Plotting Data) — [📝课程笔记] [▶️视频]
第6讲：均值 (Means) — [📝课程笔记]
第7讲：方差 (Variance) — [📝课程笔记]
第8讲：统计矩 (Statistical Moments) — [📝课程笔记]
第9讲：线性相关分析 (Linear Correlation Analysis) — [📝课程笔记]
第10讲：估计的不稳定性 (Instability of Estimates) — [📝课程笔记]
第11讲：随机变量 (Random Variables) — [📝课程笔记]
第12讲：线性回归 (Linear Regression) — [📝课程笔记]
第13讲：最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation) — [📝课程笔记]
第14讲：回归模型不稳定性 (Regression Model Instability) — [📝课程笔记]
第15讲：多元线性回归 (Multiple Linear Regression) — [📝课程笔记]
第16讲：回归模型的违规情况 (Violations of Regression Models) — [📝课程笔记]
第17讲：模型误设定 (Model Misspecification) — [📝课程笔记]
第18讲：残差分析 (Residual Analysis) — [📝课程笔记]
第19讲：过拟合的危险 (The Dangers of Overfitting) — [📝课程笔记]
第20讲：假设检验 (Hypothesis Testing) — [📝课程笔记]
第21讲：置信区间 (Confidence Intervals) — [📝课程笔记]
第22讲：p值挖掘与多重比较偏差 (p-Hacking and Multiple Comparisons Bias) — [📝课程笔记]
第23讲：斯皮尔曼等级相关 (Spearman Rank Correlation) — [📝课程笔记]
第24讲：杠杆 (Leverage) — [📝课程笔记]
第25讲：持仓集中度风险 (Position Concentration Risk) — [📝课程笔记]
第26讲：协方差矩阵估计 (Estimating Covariance Matrices) — [📝课程笔记]
第27讲：成交量、滑点与流动性入门 (Introduction to Volume, Slippage, and Liquidity) — [📝课程笔记]
第28讲：市场冲击模型 (Market Impact Models) — [📝课程笔记]
第29讲：证券池选择 (Universe Selection) — [📝课程笔记]
第30讲：资本资产定价模型与套利定价理论 (CAPM and APT) — [📝课程笔记]
第31讲：贝塔对冲 (Beta Hedging) — [📝课程笔记]
第32讲：基本面因子模型 (Fundamental Factor Models) — [📝课程笔记]
第33讲：投资组合分析 (Portfolio Analysis) — [📝课程笔记]
第34讲：因子风险暴露 (Factor Risk Exposure) — [📝课程笔记]
第35讲：风险约束的投资组合优化 (Risk-Constrained Portfolio Optimization) — [📝课程笔记]
第36讲：主成分分析 (Principal Component Analysis) — [📝课程笔记]
第37讲：多空股票策略 (Long-Short Equity) — [📝课程笔记]
第38讲：案例：多空股票策略算法 (Example: Long-Short Equity Algorithm) — [📝课程笔记]
第39讲：使用Alphalens进行因子分析 (Factor Analysis with Alphalens) — [📝课程笔记]
第40讲：为什么要对贝塔和行业暴露进行对冲(第一部分) (Why Hedge Beta and Sector Exposures I) — [📝课程笔记]
第41讲：为什么要对贝塔和行业暴露进行对冲(第二部分) (Why Hedge Beta and Sector Exposures II) — [📝课程笔记]
第42讲：风险价值和条件风险价值 (VaR and CVaR) — [📝课程笔记]
第43讲：积分、协整和平稳性 (Integration, Cointegration, and Stationarity) — [📝课程笔记]
第44讲：配对交易入门 (Introduction to Pairs Trading) — [📝课程笔记]
第45讲：案例：基础配对交易算法 (Example: Basic Pairs Trading Algorithm) — [📝课程笔记]
第46讲：案例：配对交易算法 (Example: Pairs Trading Algorithm) — [📝课程笔记]
第47讲：自相关与AR模型 (Autocorrelation and AR Models) — [📝课程笔记]
第48讲：ARCH、GARCH和GMM模型 (ARCH, GARCH, and GMM) — [📝课程笔记]
第49讲：卡尔曼滤波 (Kalman Filters) — [📝课程笔记]
第50讲：案例：基于卡尔曼滤波的配对交易 (Example: Kalman Filter Pairs Trade) — [📝课程笔记]
第51讲：期货入门 (Introduction to Futures) — [📝课程笔记]
第52讲：期货交易考虑因素 (Futures Trading Considerations) — [📝课程笔记]
第53讲：期货均值回归 (Mean Reversion on Futures) — [📝课程笔记]
第54讲：案例：期货配对交易 (Example: Pairs Trading on Futures) — [📝课程笔记]
第55讲：案例研究：传统价值因子 (Case Study: Traditional Value Factor) — [📝课程笔记]
第56讲：案例研究：ETF比较 (Case Study: Comparing ETFs) — [📝课程笔记]