01
量化投资概述
什么是量化投资、量化投资的优势与挑战、多因子模型在量化投资中的地位。
入门全景
02
多因子模型理论基础
CAPM模型、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型、Fama-French五因子模型。
核心理论因子模型
03
因子分类与定义
基本面因子（价值、成长、质量）、技术因子（动量、反转、波动率）、另类数据因子。
因子体系分类
04
数据获取与清洗
数据源选择（Tushare、Wind、聚宽）、数据清洗流程、缺失值处理、异常值处理。
数据预处理
05
因子计算与实现
因子计算框架设计、Python实现常见因子（PE、PB、ROE、动量因子）。
Python实现
06
因子标准化
Z-score标准化、MAD去极值、Rank标准化、分位数标准化。
标准化去极值
07
因子中性化处理
市值中性化、行业中性化、回归法中性化、分层回测法。
中性化风控
08
因子有效性检验
IC分析（Pearson IC、Spearman IC）、IR（信息比率）、分组收益分析。
检验IC/IR
09
因子相关性分析
因子间相关性矩阵、多重共线性问题、VIF检验、因子合并策略。
相关性共线性
10
单因子回测框架
回测引擎设计、交易成本设置、滑点模型、绩效评估指标。
回测框架
11
多因子合成方法
等权合成、IC加权合成、IR加权合成、机器学习合成。
合成加权
12
因子择时模型
市场状态划分、因子表现周期性、择时信号生成、动态权重调整。
择时动态
13
机器学习因子挖掘
线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树、随机森林。
机器学习回归
14
深度学习因子挖掘
MLP、LSTM、Transformer在因子挖掘中的应用。
深度学习LSTM
15
遗传规划因子挖掘
GP算法原理、因子表达式生成、适应度函数设计、过拟合控制。
遗传规划GP
16
因子组合优化
均值-方差优化、风险平价、最大分散度、Black-Litterman模型。
组合优化风险
17
风险模型构建
Barra风险模型、行业因子、风格因子、特异风险估计。
Barra风控
18
业绩归因分析
Brinson归因、Campisi归因、因子归因、多期归因。
归因分析
19
过拟合检测与防范
交叉验证、滚动回测、夏普比率衰减、组合对称性检验。
过拟合验证
20
实盘交易系统架构
信号生成模块、订单管理模块、风控模块、监控模块。
实盘架构
21
A股市场实战案例
沪深300选股策略、中证500增强策略、行业轮动策略。
A股实战
22
港股与美股市场实战
港股因子特征、美股因子特征、跨市场因子通用性。
港股美股
23
高频因子与T0策略
高频因子构建、T0交易策略、订单簿因子、微观结构因子。
高频T0
24
另类数据因子挖掘
新闻情绪因子、舆情因子、卫星图像因子、供应链因子。
另类数据情绪
25
因子衰减与更新
因子半衰期计算、因子更新频率、因子生命周期管理。
衰减生命周期
26
多因子模型评估体系
夏普比率、最大回撤、卡玛比率、胜率、盈亏比。
评估指标
27
因子库搭建与管理
因子存储方案、因子元数据管理、因子版本控制、因子监控。
因子库管理
28
策略回测陷阱与应对
前视偏差、幸存者偏差、过拟合、数据挖掘偏差。
陷阱偏差
29
量化投资平台实践
聚宽平台、米筐平台、优矿平台、自研平台对比。
平台实践
30
课程总结与未来展望
多因子模型发展趋势、AI与量化结合、职业发展路径。
总结展望