[494] 程序员理财课 Python量化交易系统实战 - 编程技术 + 核心量化策略 + 交易系统开发 + 讲师经验分享，学会用技术辅助理财

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1. 量化小科普

• 1-1 课程导学-开启量化交易的大门
• 1-2 什么是量化?
• 1-3 常用的股票量化指标（上）：技术面
• 1-4 常用的股票量化指标（下）：基本面
• 1-5 量化投资发展史
• 1-6 如何搭建量化交易系统
• 1-7 【作业】：量化基础知识（选择题）
• 1-8 本章小结与重点知识复习

2. 获取股票数据

• 2-1 本章节导学&学习计划
• 2-2 什么是股票？
• 2-3 获取股票数据的3种方式
• 2-5 使用JQData查询行情数据
• 2-6 使用resample函数转化时间序列
• 2-7 【作业】resample函数的应用-简答题
• 2-8 使用JQData查询财务指标
• 2-9 使用JQData查询估值指标
• 2-10 【作业】使用财务数据计算估值指标-简答题
• 2-11 实时更新股票数据
• 2-12 【实战】：创建你的股票数据库
• 2-13 本章知识点复习与总结

3. 计算交易指标

• 3-1 本章节导学&学习计划
• 3-2 股票交易快速入门
• 3-3 使用shift函数计算涨跌幅
• 3-4 模拟股票交易：买入、卖出信号
• 3-5 模拟股票交易：计算持仓收益
• 3-6 Debug：解决CopyWarning问题
• 3-7 模拟股票交易：计算累计收益率
• 3-8 【作业】：比较3只股票的累计收益率，并进行可视化
• 3-9 计算风险指标：最大回撤
• 3-10 计算风险收益指标：夏普比率
• 3-11 【加餐】：利用最大回撤和夏普比筛选基金
• 3-12 【实战】：比较3只股票的夏普指数
• 3-13 本章小结及重点知识复习

4. 设计交易策略：择时策略

• 4-1 本章导学&学习计划
• 4-2 数据准备：本地化股票数据
• 4-3 数据准备：从本地读取数据
• 4-4 什么是均线策略
• 4-5 双均线策略：生成交易信号
• 4-6 双均线策略：计算信号收益率
• 4-7 【作业】：计算并比较所有A股的策略收益
• 4-8 什么是假设检验
• 4-9 双均线策略：利用p值检验可靠性
• 4-10 【作业】双均线策略：寻找最优参数
• 4-11 双均线策略：寻找最优参数
• 4-12 【实战作业】：尝试创建基于布林道的择时策略
• 4-13 本章知识点复习与总结
• 4-14 【期中测验】：练习题 8 道

5. 设计交易策略：选股策略

• 5-1 本章导学 & 学习计划
• 5-2 什么是动量策略
• 5-3 动量策略：筛选股票池
• 5-4 动量策略：计算动量因子
• 5-5 动量策略：生成交易信号
• 5-6 动量策略：计算组合收益率（等权重）
• 5-7 【作业】实现反向动量策略
• 5-8 打印策略评估指标
• 5-9 拓展：调整投资组合权重
• 5-10 【实战】构建ETF动量策略
• 5-11 本章小结

6. 数据回测与优化

• 6-1 本章导学 & 学习计划
• 6-2 有哪些常用的数据回测框架？
• 6-3 为什么回测与实盘有差异
• 6-4 初始化PyAlgoTrade开发环境
• 6-5 定义数据与策略
• 6-6 PyAlgoTrade：模拟交易与回测
• 6-7 PyAlgoTrade：交易信号可视化
• 6-8 练习：PyAlgoTrade回测双均线策略
• 6-9 【作业】：PyAlgoTrade回测MACD指标
• 6-10 【作业】：PyAlgoTrade回测BOLL指标

7. 实现股票实盘交易

• 7-1 本章导学&学习计划
• 7-2 如何实现程序化交易
• 7-3 初始化EasyTrader开发环境
• 7-4 认识EasyTrader基本函数
• 7-5 模拟实盘：双均线择时策略

8. 进阶内容分享

• 8-1 章节学习计划
• 8-2 什么是多因子模型
• 8-3 关于文档说明和项目优化
• 8-4 如何获取更多策略
• 8-5 课程总结.