1.python课程内容都有哪些呢?聚宽价值聚宽价值
2.聚宽停运，Ptrade强势崛起--聚宽的投资投资平替
3.量化交易：财务选股RSRS择时的策略
4.聚宽投资PM“睿神”的故事
5.私募基金规模排名前十（百亿以上规模）
6.从零开始玩量化1AKShare: Python开源财经数据接口库
python课程内容都有哪些呢?
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、策略策略安装linux操作系统、源码源码linux操作系统维护常用命令、聚宽价值聚宽价值Python语言介绍、投资投资飞牛网源码环境安装、策略策略基本语法、源码源码基本数据类型、聚宽价值聚宽价值二进制运算、投资投资流程控制、策略策略字符编码、源码源码文件处理、聚宽价值聚宽价值数据类型、投资投资用户认证、策略策略三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、eclipse直接读取源码视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、websocket聊天源码Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、java 积分商城源码策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、h 4.1 源码下载godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
聚宽停运，Ptrade强势崛起--聚宽的平替
国内量化投资领域的领军平台聚宽宣布于本月末全面停运，这一消息在市场内引发了不小的震动。聚宽凭借其丰富的功能、海量的数据资源和优质的客户服务，吸引了众多投资者，但其停运无疑对投资者带来了挑战。然而，正当此关键时刻，一款名为Ptrade的全新量化投资工具崭露头角，被誉为聚宽停运后的最佳替代品。本文将深入探讨聚宽停运的影响以及Ptrade的崛起。
一、聚宽停运：投资者面临的挑战
聚宽自年上线以来，以其强大的功能、丰富多样的数据资源和高质量的服务，成为投资者心中的理想量化投资平台。然而，近期，聚宽宣布停运，宣布于本月末彻底停止运营。这一决定对投资者构成了巨大挑战。
聚宽停运导致投资者失去了一款功能全面、数据丰富的量化投资工具。在过去的几年里，聚宽提供了多样化的量化策略、回测功能、模拟交易等服务，帮助投资者在股票、期货、外汇等市场实现盈利。然而，随着聚宽的停运，投资者面临一系列问题：
1. 缺乏合适的替代工具：市场上虽然还有其他量化投资平台，但就功能、数据资源和客户服务而言，都无法与聚宽相媲美。
2. 策略迁移的困难：由于聚宽的停运，投资者在聚宽上的策略难以迁移到其他平台，这对其构成了重大损失。许多投资者在聚宽上积累了多年的经验和数据，若无法迁移，这些策略和数据将失去价值。
3. 资金安全的不确定性：聚宽的停运引发了投资者对资金安全的担忧。尽管官方承诺确保资金安全，但在缺乏监管的情况下，投资者的资金安全仍存在风险。
在聚宽停运的背景下，投资者正积极寻找替代方案，以应对这一挑战。其中，Ptrade以其创新的功能、完善的数据支持和卓越的服务质量，被视为一个颇具吸引力的替代选项。
二、Ptrade的崛起：替代方案的探索
Ptrade凭借其在功能、数据资源和客户服务方面的优势，迅速吸引了投资者的关注。其主要特点包括：
1. 强大的功能：Ptrade提供了一系列先进的量化投资功能，满足投资者在策略开发、回测分析和交易执行等环节的需求。
2. 丰富的数据资源：Ptrade整合了大量高质量的市场数据，为投资者提供全面的市场洞察，助力策略制定。
3. 高效的服务：Ptrade致力于提供高效、便捷的服务，帮助投资者轻松上手，快速实现量化投资。
随着Ptrade的崛起，投资者在寻找替代聚宽的量化投资工具时，有了更多选择。这一过程不仅促进了市场的竞争与创新，也为投资者带来了更多机会和便利。
在投资决策的关键时刻，投资者应充分评估不同平台的特点与优势，综合考虑自身的投资需求和风险偏好，选择最合适的量化投资工具，以实现长期稳健的资产增长。
量化交易：财务选股RSRS择时的策略
量化交易：财务选股RSRS择时策略概述
本文主要探讨的是一个结合财务指标和RSRS技术分析的交易策略，旨在帮助投资者在复杂市场中做出明智决策。首先，财务指标选股依赖于公司财务报表数据，如市净率（PB）和净资产收益率（ROE），用于评估股票价值。而RSRS择时则通过历史价格数据衡量市场风险和收益，根据市场趋势强度决定买入和卖出时机。 在聚宽平台的Python代码中，策略的初始化设置了基本参数，如交易成本和基准指数。接着，策略在开盘前和开盘时会根据RSRS指标动态调整交易行为，如RSRS大于买入阈值则买入，小于卖出阈值则可能卖出。在具体的选股买卖环节，策略会依据PB和ROE对股票打分，并选取排名前的进行操作。 然而，策略的回测结果显示效果一般，有待进一步优化。尽管如此，这个策略提供了一种结合财务和技术分析的方法，对于投资者来说，它提供了一种全新的思考角度。聚宽投资PM“睿神”的故事
在聚宽的团队中，一个被亲切称为“睿神”的人物因其独特的魅力和才华备受尊敬。同事们不论学历高低，都会毫不违和地称他为“睿神”，这源于他超凡的思维和常人难以企及的洞察力。无论团队讨论哪个话题，他总能以独到的见解成为最后的点睛之笔。
“睿神”的兴趣爱好独特，他沉浸在数学研究、阅读、冥想和享受自然之中。作为公司的元老级人物，他在聚宽已经工作了五个年头，作为首批员工和项目经理，他的贡献不容忽视。他的故事充满了转折和深思，尤其是他对于数学的热爱和选择回归祖国的决定。
出生在学术世家的他，从小展现出数学天赋，父母的悉心培养让他在加拿大求学期间成为数学系的佼佼者，甚至在短时间内完成了本硕连读并赢得奖学金。然而，他意识到自己的极限，决定放弃博士学位，选择回国，投身于量化领域。他认为，尽管无法成为菲尔兹奖的得主，但在量化世界，每个人都有无限可能。
回到国内，他被聚宽吸引，看重公司创业氛围和对个人价值的尊重。他选择量化研究，因为这里有结合专业知识的挑战和资本积累的可能。作为PM，他鼓励团队成员创新和自驱，强调对市场深入理解和实践的重要性，同时强调行业道德，以保持行业的公正和健康发展。
“睿神”的梦想是通过积累财富支持科研，改善中国科研环境，这显示了他的远见和对科研的热爱。他的故事充满了励志与坚持，让人敬佩。与这样一位既有理想又脚踏实地的同事共事，无疑是一份幸运。
私募基金规模排名前十（百亿以上规模）
中国证券投资基金业协会的最新数据显示，截至年月底，私募基金市场规模持续增长，各类型机构均有显著提升。以下是根据私募排排网整理的年百亿以上规模私募基金公司排名前十名的概览：1. 冲积资产: 上海冲积资产管理中心，成立于年，管理规模超过亿，核心策略为股票投资，代表产品为冲积积极成长1号。
2. 正圆投资: 成立于年深圳前海，管理规模同样超过亿，股票策略为主，标志性产品为正圆壹号。
3. 玖瀛资产: 深圳前海公司，年设立，债券策略为主，代表作是玖瀛久欣号。
4. 远信投资: 年创立，珠海公司，管理规模过百亿，股票策略为主，中信资本中国价值回报是其代表。
5. 鸣石投资: 成立于年，上海公司，管理规模上百亿，相对价值策略，鸣石春天十三号为其代表。
6. 睿扬投资: 年设立，有资深投研团队，管理规模超过亿，旗下只基金。
7. 佳期投资: 上海公司，年建立，专注于风险可控的中短期投资，管理规模过百亿，旗下只基金。
8. 玄元投资: 年广州公司，投资管理业务为主，管理规模过百亿，只基金为其业务体现。
9. 凡二私募证券基金: 年深圳成立，是国内量化基金先驱，以全业务量化交易见长，管理规模超过亿，只基金是其成果。
. 聚宽投资: 北京公司，年创建，拥有庞大的投研用户群，量化投研人才丰富，管理规模超过亿，旗下只基金。
从零开始玩量化1AKShare: Python开源财经数据接口库
量化的关键一步在于数据获取，这是进行分析和策略制定的基础。数据可以是各种形式，包括历史交易数据、财务信息、宏观经济指标等，其目的是从中提炼出有价值的信息，为投资决策提供依据。
在探索数据获取路径的过程中，我经历了多次尝试和挫折。从使用Tushare到自行开发爬虫，包括针对网易股票、申万行业和同花顺问财的数据爬取，以及尝试聚宽提供的免费API，最终我找到了AKShare，一个Python开源财经数据接口库。
AKShare覆盖了广泛的数据种类，目录显示，它是市面上能找到的免费数据中最为全面的。安装AKShare只需通过命令执行，简单快捷。
使用AKShare极为简单，遵循从方法名、传参到获取结果的基本流程。以实际操作为例，返回结果为pandas DataFrame，这一数据结构非常适合后续的数据处理与分析。
重要的是要认识到，AKShare的数据来源是网络，调用接口实则进行数据抓取，AKShare本身并不提供数据服务。数据是量化分析的起点，后续工作将围绕这些数据展开。
对于希望在其他编程语言中使用AKShare数据的开发者，可以考虑使用AKTools。它是一个本地的HTTP服务程序，将AKShare的接口转换为HTTP接口，允许不同语言环境下的程序调用AKShare提供的数据服务。
总而言之，数据是量化分析的基石，获取并利用好数据是进行量化策略研究的关键。有了数据，量化分析的旅程才刚刚开始。
私募量化机构专题（八）聚宽投资
重要提示：本文仅供私募基金合格投资者阅读，根据《私募投资基金监督管理暂行办法》，合格投资者需满足净资产或金融资产要求。私募基金风险较高，仅供交流，不构成投资建议。 一、聚宽投资概览 聚宽投资，即北京小龙虾科技的JoinQuant，全球领先的量化投研平台，以技术驱动，每年交易额超过亿。作为金融科技公司，它通过量化基金和Alpha算法实现商业价值，拥有6年积淀，服务万用户，并获得百度战略投资。 · 与国内家顶级券商深度合作，为家量化机构提供数据服务 · 从年起运营私募基金，管理规模超亿 二、主要量化策略 聚宽投资以中证指数增强策略为核心。 三、公司发展历程和架构 公司历史及组织结构详述... 四、核心团队 聚宽团队的重要成员及贡献... 五、荣誉与成果 公司所获奖项与业绩... 六、投资渠道 通常投资者需通过证券公司成为私募合格投资者。 投资提示 过去业绩不保证未来表现，投资需谨慎。证券执业编号：S, 基金执业编号：A，详情请私信咨询。 免责声明 文中信息仅供参考，不构成投资决策依据，过往业绩不能预示未来表现，投资者需自行评估风险。公开资料可能存在不准确或变更，本文仅为客观公正分析，不构成买卖建议。个人量化交易常用数据平台分析比较
在金融数据领域，选择合适的数据平台是进行量化交易的关键。本文将对国内几个主要数据平台进行分析比较，帮助投资者做出明智的选择。
万矿，作为国内领先的金融数据接口平台，以其全面且高质量的数据著称。免费会员即可调用基础行情和财务数据，WIND终端用户则能访问更广泛的宏观和高频数据。对于有特定因子挖掘需求或对数据质量有高要求的用户，万矿无疑是最佳选择。
聚宽，专注于策略回测，提供从年起的数据，其数据质量虽不如万矿，但在策略回测方面表现出色。平台内置大量因子，支持二次编辑，适用于因子组合快速测试。免费会员主要限制在于回测时长，对于日常使用一般足够，偶尔需要更多时间可通过积分兑换。选择聚宽，适合追求策略开发效率的用户。
恒有数，作为恒生金融数据编程接口，其基础版年费元，包含基础行业、财务数据、常用量化因子，同时涵盖了港股、期权期货、基金数据。相比聚宽，恒有数的数据量与质量更优，平台稳定性也更佳。此外，其特有的图功能能直观展示行业与财务数据，会员年费元也颇具性价比。
东方财富Choice，集金融终端与Python编程接口于一体，适合追求金融终端和编程双功能的用户。虽然与WIND、聚源相比在数据覆盖度上有所差距，但凭借其丰富的功能和庞大的用户基础，仍具有独特的价值。
在选择数据平台时，用户需综合考虑平台的功能、数据质量、价格以及个性化需求。无论最终选择哪个平台，都应确保数据的准确性和及时性，以支持有效的量化交易策略。
