前言
深度学习是人工智能领域一个飞速发展的子领域，它在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了突破性的进展。随着云计算的兴起，云服务器成为训练和部署深度学习模型的理想平台。本文将指导您深入了解云服务器深度学习，从入门到精通。
入门
选择云服务提供商选择一个可靠且提供强大深度学习支持的云服务提供商至关重要。一些流行的选择包括：- Google Cloud Platform- Amazon Web Services- Microsoft Azure创建云服务器实例在您选择的平台上创建云服务器实例。选择一个具有足够计算能力和内存的实例类型，以满足您的深度学习模型的需要。安装深度学习框架在您的云服务器实例上安装一个深度学习框架，例如：
【2022·合辑】Python量化从入门到精通
引言
公众号“Python金融量化”历经四年，累计10万+关注，依然坚持文字输出，这背后离不开广大读者的支持，特别是知识星球圈友的贡献，累计付费人数已达1600+。
公众号以原创内容为动力，今年的一大成就在于基于公众号沉淀和网上资源开发了qstock量化分析包，包括数据获取、可视化、选股和量化回测四大模块。
qstock面向读者开源，直接通过“pip install qstock”进行安装，或通过“pip install –upgrade qstock”进行更新，部分策略功能仅对知识星球会员开放。
学习是一个逐步积累的过程，通过梳理过去四年发布的90多篇原创文章，形成四大框架：Python入门篇、金融数据篇、量化分析篇和策略回测篇。
以下将详细介绍各部分内容。
Python入门篇
这一部分主要围绕Python金融量化入门学习路径、量化资源，以及numpy、pandas、matplotlib等量化常用库的入门和应用。
推荐使用Anaconda作为编译软件，内置Jupyter notebook和Spyder，其中Jupyter在交互式编程与数据分析上功能强大。
公众号文章皆基于Jupyter编写。
1.1 Python金融量化入门1.2 Python量化资源大合集1.3 NumPy入门与应用1.4 Pandas数据处理详解1.5 Matplotlib与Seaborn可视化1.6 Sklearn机器学习基础1.7 Pyecharts股票可视化分析
金融数据篇
本部分涉及使用Python获取股票行情、上市公司基本面、宏观经济以及财经新闻等数据，进行可视化分析。
使用Postgresql搭建本地量化分析数据库，介绍qstock免费开源库在线获取行情数据、板块资金流数据、宏观基本面和财经新闻数据。
2.1 Python获取交易数据2.2 上市公司数据概览2.3 Python量化选股初探2.4 财经十大关键词解析2.5 Python财经数据可视化2.6 文本挖掘与财经分析2.7 Python量化财经新闻分析2.8 自建量化分析数据库2.9 Python面向对象编程与股票数据管理
量化分析篇
本部分深入探讨A股市场分析、金融统计、蒙特卡洛模拟、时间序列建模、TA-Lib技术分析、投资组合、多因子模型、基本面量化分析等。
内容涵盖数据探索性分析、时间序列专题、技术分析、投资组合分析、多因子模型、债券与期权分析、比特币量化、基本面量化等。
3.1 股票分析入门3.2 A股指数图谱分析3.3 A股沉浮启示录3.4 股市趋势与拐点研究3.5 A股数据挖掘案例3.6 机器学习分析股票市场结构3.7 股票涨停板探索性分析3.8 时间序列日期处理3.9 时间序列自相关性与平稳性3.10 金融时间序列模型3.11 ARCH与GARCH模型应用3.12 机器学习预测效果与非平稳性3.13 Markov区制转换模型分析3.14 统计套利量化3.15 股市牛熊分析3.16 TA-Lib技术分析3.17 TA-Lib技术分析案例3.18 量价关系分析3.19 Python量化股票情绪指标3.20 动量指标量化回测3.21 Python量化强势股寻找3.22 Python量价形态选股3.23 牛股价量分析3.24 Heikin Ashi蜡烛图可视化3.25 趋势预测方法3.26 价格噪音量化应用3.27 交易系统与市场分析3.28 多因子量化选股模型3.29 单因子测试框架3.30 量化回测3.31 固定收益与衍生品分析3.32 债券与期权定价分析3.33 比特币交易者分析3.34 股票财务指标打分系统3.35 高管增持股价影响3.36 领涨板块与题材龙头股
策略回测篇
本部分聚焦于量化策略的评价指标、指数定投、机器学习、海龟交易法、均值回归策略等，以及backtrader回测系统的运用和qstock量化回测。
4.1 量化投资方法论4.2 量化策略评价与风险指标4.3 证券收益分析4.4 事件驱动量化回测4.5 Pyfolio量化回测图表4.6 指数定投策略分析4.7 如何实现基金定投收益最大化4.8 使用Logistic回归预测指数涨跌4.9 RNN深度学习预测股票价格4.10 均值回归策略回测4.11 海龟交易法则应用4.12 月份效应与A股择时策略4.13 北向资金预测大盘涨跌4.14 ADX和MACD趋势策略回测4.15 龙虎榜个股交易策略4.16 qstock量化回测应用4.17 均线排列价格动量策略4.18 价格动量策略回测4.19 机器学习预测交易信号4.20 神经网络构建量化交易策略4.21 backtrader入门与使用4.22 backtrader进阶指南4.23 backtrader高级应用4.24 回测股票因子数据4.25 股票组合量化回测4.26 海龟交易策略回测4.27 回测技术指标自定义4.28 Ichimoku云图策略回测4.29 隔夜持仓与日内交易比较
结语
回顾过去，展望未来，曾国藩的“物来顺应，未来不迎，当时不杂，既过不恋”作为结语，寄予读者以智慧与启示。
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