资源分类: 量化金融	查看预览
最近更新: 2025-07-16	文件内容: 视频+中英文字幕+配套课件
视频分辨率: 720P 准高清	文件大小: 3.07GB
视频语言: 英语	视频字幕: 中英字幕

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算法交易策略的蒙特卡罗回测

掌握蒙特卡洛回测法，实现盈利交易：策略优化分步指南

讲师：Dr Ziad Francis

您将学到什么

应用蒙特卡罗模拟来模拟和预测金融市场行为，了解随机性和概率对交易结果的影响。
使用蒙特卡罗技术分析和回测交易策略，以评估不同市场条件下的表现并降低过度拟合的风险。
通过模拟多种市场情景来评估投资组合风险并优化资产配置，从而深入了解潜在回报和波动性。
实施蒙特卡罗方法进行交易风险管理，学习计算风险价值 (VaR)，模拟亏损，并增强策略稳健性

探索相关主题

算法交易
财务建模与分析
财务与会计

要求

Python 基础知识
Python 中的回测策略
基础统计和概率

描述

您准备好将您的交易策略提升到新的水平了吗？在《掌握蒙特卡罗回测盈利交易》中，您将学习一种强大的方法来设计、测试和优化您的交易思路。通过结合蒙特卡罗模拟、交易重采样和数据驱动分析，本课程将向您展示如何根据各种市场条件对任何策略进行压力测试。最终，您将拥有一套行之有效的工具包，用于评估和完善您的量化交易或算法交易系统，从而实现持续盈利。

主要亮点：

蒙特卡罗方法基础：了解如何生成合成价格路径并评估各种市场情景下的表现。
稳健的策略开发：探索回溯测试的最佳实践，发现隐藏的弱点，并避免过度拟合的陷阱。
实际实施：获得使用 Python 代码片段进行交易级引导和风险建模的实践经验。
高级压力测试：整合参数扰动和制度转变，看看您的策略在市场冲击期间如何保持。
现实世界的应用：通过案例研究说明蒙特卡罗模拟如何帮助您评估策略稳健性、风险并改善决策。

这门综合课程将帮助您掌握运用蒙特卡罗方法构建风险感知交易系统的技能。立即注册，自信地运用数据驱动、科学扎实的方法，在市场中取得成功。

本课程适合哪些人：

中级交易员学习 Python 和算法交易，以改善和增强他们的交易经验

共 49 节课程 • 总时长 5 小时 1 分钟
第一章介绍
1. 引言	1分56秒
2. 内容和前提条件	3分23秒
第二章熟悉蒙特卡洛方法
1. 什么是蒙特卡洛方法	4分26秒
2. 一点历史	2分6秒
3. 为什么这种方法被认为很强大	2分
4. 蒙特卡洛方法的核心思想	3分31秒
第三章随机数生成器
1. 随机数简介	3分35秒
2. 真随机性 vs 伪随机性	2分49秒
3. 线性同余生成器	2分54秒
4. 随机数生成器的参数和属性	6分40秒
5. Python 应用程序编写一个数字生成器并测试其属性	11分16秒
6. 关于高级随机数生成器	2分4秒
7. 标准与NumPy生成器在Python中的对比	4分3秒
8. 拒绝法与自定义分布	6分3秒
9. 冯·诺依曼方法和自定义分布	5分21秒
第四章在Python中操作随机分布
1. 转换随机数和范围	1分58秒
2. 拉普拉斯分布	3分52秒
3. 拉普拉斯分布Python应用合成交易数据	6分53秒
4. 柯西分布和Python示例	6分41秒
5. 三角形分布和Python示例	6分45秒
6. 帕累托分布	2分7秒
7. 帕累托分布Python应用合成交易数据	6分45秒
8. NumPy中的其他分布快速回顾	2分43秒
9. NumPy中的随机分布	2分35秒
10. 正态分布	6分13秒
11. 对数正态分布	8分47秒
12. 对数正态 Python 应用合成交易数据	7分31秒
13. 分布和应用回顾	1分2秒
14. 学生t分布	7分32秒
15. 使用学生分布函数生成合成交易数据	7分41秒
16. 正态分布与斯图尔特分布的比较：合成交易数据的对比	11分9秒
第五章将随机性应用于交易数据生成滑点
1. 引入模糊噪声滑点至历史价格数据	5分49秒
2. 生成随机滑点 Python 示例	10分36秒
3. 具有正态分布滑点的合成价格数据 – Python示例	5分35秒
4. 具有柯西分布滑动的合成价格 Python示例	5分21秒
5. 生成滑动集群以模拟重大事件 Python 示例	10分23秒
第六章将随机性应用于交易数据生成价差
1. spreads分布和生成合成spreads数据	17分15秒
第七章将随机性应用于交易数据生成合成价格
1. 价格变动分布	3分52秒
2. 拟合价格变动拉普拉斯分布	3分12秒
3. 使用柯西分布生成合成价格	12分20秒
4. 合成买卖价差和K线图	5分59秒
第八章使用蒙特卡洛方法进行回测策略
1. 样本交易策略	3分57秒
2. 定义策略信号在Python中	6分27秒
3. 在Python中实现和回测策略	13分44秒
4. 随机设置止损，应用滑点并进行回测	9分51秒
5. 随机化引导法交易选择和人类交易者因素回测	13分1秒
6. 随机化入场价格和回测中的滑点	9分48秒
7. 生成柯西聚类滑动和随机交易采样回测	6分14秒
8. 扩展想法和最终思考	4分52秒

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THE END