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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.
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