01
量化交易概述
从传统交易到AI交易的演进 · 量化交易核心优势与风险 · AI角色定位
演进风险
02
市场微观结构
订单簿与撮合机制 · 买卖价差与市场深度 · 交易成本分析
订单簿滑点
03
金融数据获取
数据源选择 · 数据清洗与预处理 · 缺失值/异常值检测
YahooCSV
04
技术指标计算
SMA/EMA · RSI · 布林带 · MACD指标
动量震荡
05
特征工程基础
滞后特征 · 滚动统计 · 时间特征（年/月/日/星期）
LagRolling
06
机器学习入门
监督/无监督 · 回归/分类 · 过拟合 · 数据集划分
训练集验证
07
线性模型策略
线性回归预测 · 逻辑回归方向 · MSE/Accuracy/Sharpe
回归分类
08
树模型策略
决策树/随机森林 · XGBoost/LightGBM · 特征重要性
集成GBDT
09
支持向量机策略
SVM原理 · 核函数选择 · 金融时间序列应用与局限
核方法分类
10
深度学习入门
神经网络基础 · 激活函数 · 损失函数与优化器
ReLUAdam
11
LSTM时间序列预测
RNN原理 · LSTM长期依赖 · 构建价格预测模型
序列记忆
12
强化学习交易
MDP · Q-Learning/DQN · 状态/动作/奖励设计
RLDQN
13
策略回测框架
事件驱动 vs 向量化 · 资金管理 · 前视/生存偏差
回测陷阱
14
风险管理基础
波动率/最大回撤 · 夏普/卡玛比率 · VaR/CVaR
VaR回撤
15
投资组合理论
马科维茨模型 · 有效前沿 · 风险平价策略
均值-方差Risk Parity
16
止损与止盈策略
固定比例/移动止损 · 时间止损 · 动态止盈
Trailing风控
17
仓位管理
凯利公式 · 固定分数法 · 马丁格尔/反马丁格尔
Kelly资金
18
市场风险监控
实时风险指标 · 阈值预警 · 熔断与手动干预
监控预警
19
模型风险与过拟合
Walk-Forward交叉验证 · L1/L2正则化 · 早停法
正则Early Stopping
20
回测与实盘差异
交易成本 · 流动性风险 · 市场冲击 · 滑点模拟
滑点冲击
21
多因子模型
Fama-French三/五因子 · 因子构建 · 拥挤度与衰减
因子拥挤
22
统计套利策略
配对交易 · 协整检验 · 均值回归策略
协整Pairs
23
高频交易基础
Tick级数据 · 订单簿重建 · 延迟与吞吐量优化
Tick低延迟
24
事件驱动策略
财报/宏观数据策略 · 新闻情绪分析 (NLP)
事件NLP
25
策略组合与集成
多策略资金分配 · 相关性分析 · 集成学习应用
组合集成
26
系统架构设计
数据管道 · 策略执行引擎 · 日志与监控系统
架构管道
27
API与自动化交易
券商API对接 · 订单类型 · 错误处理与重连
IBKRBinance
28
合规与伦理
算法交易监管 · 市场操纵防范 · 伦理考量
合规幌骗
29
实战项目
端到端AI交易系统：数据→特征→模型→回测→模拟
全流程实战
30
课程总结与未来展望
大模型/生成式AI前沿 · 持续学习路径与资源推荐
前沿大模型