关于“量化投资与机器学习”的课件PPT，根据您列出的文件名，我们可以整理出一个可能的课程大纲或学习路径：

1. **量化投资概述**：介绍量化投资的基本概念、历史背景和其在金融市场中的作用。这通常会包括量化策略的分类、优势以及面临的挑战。

2. **量化组合投资（一）**：深入讨论如何构建量化投资组合，包括资产选择、风险控制、绩效评估等方面的知识。

3. **量化择时策略与方法**：讲解基于市场趋势和周期性特征进行交易决策的技术。这可能涉及技术分析指标的使用，如移动平均线、MACD等。

4. **高频交易和套利交易入门**：介绍高速执行交易指令的方法以及利用市场短暂失衡获利的机会。

5. **程序化交易及策略开发（一）**：教授如何编写算法来自动化交易过程。可能包括对Python或R编程语言的使用，以及Backtrader、Zipline等工具的介绍。

6. **高级CTA：从经典到现代的核心方法介绍**：探讨商品交易顾问(CTA)使用的复杂策略，如趋势跟随、波动率目标和风险平价模型。

7. **期权策略开发**：专注于利用期权合约进行风险管理或投机的方法。可能涵盖希腊字母（Delta、Gamma等）的概念及其在管理头寸中的应用。

8. **FOF与资产配置_0720.pdf**：可能是关于基金中基金(FOF)投资和多元化资产配置的深入探讨，包括如何通过不同类型的基金组合来优化风险调整后的回报。

每个文件名都指向了量化投资的不同方面或策略，从基础概念到高级方法，再到具体工具的应用。这为希望深入了解量化分析与机器学习在金融领域应用的学习者提供了一个全面的框架。
以上信息希望能帮助您理解这些课程材料的大致内容和结构。如果需要进一步的信息或者对于特定主题有疑问，请随时提问！

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