01
量化交易概述
什么是量化交易 · 优势与风险 · 与传统交易区别 · 国内发展现状
概念入门
02
Python环境搭建
Anaconda · Jupyter · 虚拟环境 · 量化库(pandas, numpy, backtrader…)
工具配置
03
金融数据获取
tushare/akshare · 数据清洗 · 存储(CSV, HDF5, 数据库)
数据API
04
Pandas数据分析基础
Series/DataFrame · 索引选择 · 合并连接 · 分组聚合 · 时间序列
核心数据处理
05
技术指标计算
MA · EMA · RSI · 布林带 · MACD
指标分析
06
数据可视化基础
Matplotlib · K线图 · 指标叠加 · Plotly交互 · 图表导出
可视化图表
07
策略开发框架
Backtrader · 策略类 · Data Feed · 交易指令 · 回测流程
框架回测
08
双均线策略
逻辑设计 · 参数优化 · 回测分析 · 绩效指标 · 改进方向
策略均线
09
布林带策略
突破设计 · 参数调优 · 止损止盈 · 鲁棒性检验
布林带突破
10
动量策略
动量因子 · 排名筛选 · 多股票轮动 · 持仓周期 · 交易成本
动量轮动
11
均值回归策略
均值回归理论 · 配对交易 · 协整检验 · 价差信号 · 风险控制
配对回归
12
机器学习入门
Scikit-learn · 特征工程 · 训练/测试划分 · 评估指标
ML基础
13
线性回归预测
线性回归原理 · 股价预测 · 特征选择 · 过拟合处理
回归预测
14
逻辑回归分类
逻辑回归 · 涨跌分类 · 概率阈值 · 混淆矩阵 · 部署思路
分类逻辑
15
支持向量机(SVM)
SVM原理 · 核函数 · 量化应用 · 参数调优 · 模型对比
SVM分类
16
决策树与随机森林
决策树 · 随机森林 · 特征重要性 · 过拟合控制 · 实战
树模型集成
17
神经网络入门
感知机 · Keras/TensorFlow · 网络设计 · 训练验证 · 正则化
深度学习Keras
18
LSTM时间序列预测
LSTM原理 · 序列数据 · 模型构建 · 效果评估 · ARIMA对比
LSTM时间序列
19
强化学习入门
基本概念 · Q-learning · 环境与智能体 · 交易应用 · 局限
强化学习RL
20
风险管理基础
风险度量 · VaR · 最大回撤 · 凯利公式 · 风险平价
风控仓位
21
投资组合优化
马科维茨模型 · 有效前沿 · 夏普最大化 · 风险预算 · Black-Litterman
组合优化
22
回测系统搭建
自定义引擎 · 事件驱动 · 订单管理 · 滑点模拟 · 结果可视化
系统回测
23
策略评估指标
年化收益 · 夏普比率 · 最大回撤 · 卡玛比率 · 胜率 · Alpha/Beta
绩效指标
24
过拟合与偏差
过拟合识别 · 交叉验证 · 滚动回测 · 蒙特卡洛 · Walk-Forward
稳健性验证
25
实盘交易接口
券商API · 账户管理 · 下单撤单 · 持仓查询 · 日志记录
实盘API
26
自动化交易系统
系统架构 · 定时任务 · 异常处理 · 日志监控 · 稳定性保障
自动化运维
27
策略部署与运维
服务器 · Docker · 数据库 · Crontab · 监控告警
部署Docker
28
高频交易基础
高频概念 · Tick数据 · 订单簿 · 延迟优化 · 策略类型
高频Tick
29
加密货币量化
市场特点 · Binance API · 永续合约 · 资金费率套利 · 风控
加密币圈
30
量化交易伦理与法规
市场操纵 · 算法监管 · 合规性 · 策略透明度 · 职业道德
法规伦理