首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

第1章 量化小科普

快速进行知识扫盲，了解什么是量化，基础金融知识科普。

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共 8 节 (56分钟) 钥匙在这里☞ukhu

1-1 课程导学-开启量化交易的大门

1-2 什么是量化?

1-3 常用的股漂量化指标（上）：技术面

1-4 常用的股漂量化指标（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

第2章 获取股漂数据

本章带你了解什么是股漂，以及如何使用Python获取股漂交易数据

共 12 节 (129分钟)

2-1 本章节导学&学习计划

2-2 什么是股漂？

2-3 获取股漂数据的3种方式

2-4 使用JQData查询行情数据

2-5 使用resample函数转化时间序列

2-6 【作业】resample函数的应用-简答题

2-7 使用JQData查询财务指标

2-8 使用JQData查询估值指标

2-9 【作业】使用财务数据计算估值指标-简答题

2-10 实时更新股漂数据

2-11 【实战】：创建你的股漂数据库

2-12 本章知识点复习与总结

第3章 计算交易指标

交易指标是我们在投资中判断是否需要买入卖出的重要评判标准，本章带你学会计算常用的量化指标，如收益和风险类指标

共 13 节 (174分钟)

3-1 本章节导学&学习计划

3-2 股漂交易快速入门

3-3 使用shift函数计算涨跌幅

3-4 模拟股漂交易：买入、卖出信号

3-5 模拟股漂交易：计算持仓收益

3-6 Debug：解决CopyWarning问题

3-7 模拟股漂交易：计算累计收益率

3-8 【作业】：比较3只股漂的累计收益率，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只股漂的夏普指数

3-13 本章小结及重点知识复习

第4章 设计交易策略：择时策略

一个好的交易策略才是量化交易的灵魂，本章会手把手带你设计一个择时策略，学会如何利用均线，创建择时策略，优化股漂买入卖出的时间点。

共 14 节 (173分钟)

4-1 本章导学&学习计划

4-2 数据准备：本地化股漂数据

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 作业节

第5章 设计交易策略：选股策略11 节 | 142分钟

本章节依然是策略设计的章节，本章节将会带你设计一个选股策略，了解选股策略的核心逻辑，并基于收益率创建动量选股策略，并验证其有效性。

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：筛选股漂池

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

第6章 数据回测与优化10 节 | 113分钟

策略设计好了，还需要大量的数据进行验证，以保证策略的真实有效，本章节将会对我们前两章中设计的两种交易策略进行实际数据测验，学会使用pyalgotrade量化库，生成海量数据进行回测，进一步验证策略的准确性。

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

第7章 实现股漂实盘交易5 节 | 83分钟

将我们所设计的交易策略真正的用起来，真正实现Python股漂自动化交易，让你的策略为你赚钱！

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

第8章 进阶内容分享5 节 | 20分钟

利用更多分析工具，进阶你的量化学习之旅

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.