01
量化交易概述
什么是量化交易 · 优势与风险 · 国内发展现状
概念入门
02
回测系统基础
回测定义与重要性 · 核心组件 · 回测vs实盘
核心原理
03
Python环境搭建
Anaconda · Jupyter Notebook · 常用量化库
工具pandas
04
数据获取与处理
Tushare · 数据清洗 · CSV/HDF5存储
数据API
05
Pandas进阶
DataFrame高级操作 · 时间序列 · 滚动计算
核心分析
06
策略开发基础
交易信号 · 买卖逻辑 · 仓位管理概念
策略逻辑
07
简单均线策略
双均线交叉 · 代码实现 · 回测分析
经典实战
08
回测引擎设计（一）
事件驱动架构 · 类设计 · 数据加载
架构引擎
09
回测引擎设计（二）
订单管理 · 成交模拟 · 资金管理
订单风控
10
回测引擎设计（三）
策略接口 · 绩效统计 · 日志记录
接口统计
11
绩效指标计算
年化收益 · 最大回撤 · 夏普比率 · 胜率
指标评估
12
可视化分析
净值曲线 · 回撤曲线 · 交易信号图
matplotlib图表
13
参数优化
参数扫描 · 过拟合 · 稳定性检验
优化风险
14
多因子策略入门
因子定义 · 有效性检验 · 打分模型
因子alpha
15
因子数据处理
去极值 · 标准化 · 中性化处理
预处理清洗
16
因子组合优化
IC分析 · 相关性检验 · 权重分配
组合权重
17
行业中性化策略
行业分类 · 市值中性化 · 策略实现
中性化行业
18
统计套利策略
配对交易 · 协整检验 · 信号生成
套利协整
19
机器学习策略（一）
特征工程 · 标签构建 · 训练/测试集
ML特征
20
机器学习策略（二）
XGBoost预测 · 模型评估 · 策略回测
XGBoost预测
21
深度学习策略入门
LSTM网络 · 时间序列预测 · 策略实现
LSTM深度学习
22
回测陷阱与偏差
前视偏差 · 幸存者偏差 · 过拟合避免
风险认知
23
交易成本模拟
佣金 · 滑点 · 冲击成本影响
成本实盘
24
实盘模拟与对接
模拟交易接口 · 策略迁移
接口部署
25
风险管理
VaR计算 · 止损策略 · 仓位控制
风控VaR
26
投资组合优化
马科维茨 · 风险平价 · Black-Litterman
组合优化
27
高频回测系统
Tick级数据 · 订单簿模拟 · 延迟模拟
高频Tick
28
回测系统性能优化
向量化 · 并行回测 · 缓存策略
性能加速
29
回测报告生成
自动化报告 · PDF导出 · 指标汇总
报告PDF
30
项目实战：完整回测系统
从数据到策略到报告 · 全流程构建
实战综合