股票量化选股与回测系统实战
📚 共计 30 章节
第01章
量化交易概述
什么是量化交易 · 优势与风险 · 国内发展现状 · 学习路径
入门
认知
第02章
开发环境搭建
Anaconda · Jupyter · Pandas/NumPy · Tushare/Akshare
工具
配置
第03章
Python基础速通 (一)
变量·数据类型·列表·字典·条件·循环·函数
编程
基础
第04章
Python基础速通 (二)
文件读写 · 异常处理 · 面向对象 · 装饰器/闭包
编程
进阶
第05章
Pandas数据处理核心
Series/DataFrame · 读写 · 清洗 · 筛选排序
数据
分析
第06章
NumPy数值计算基础
数组创建·运算·矩阵·随机数·统计函数
计算
科学
第07章
金融数据获取实战
Tushare/Akshare · 日线/实时 · 存储CSV/数据库
数据源
接口
第08章
数据可视化与探索
Matplotlib · K线(mplfinance) · 均线 · 热力图
绘图
EDA
第09章
技术指标计算 (上)
MA · MACD · RSI · 布林带
指标
分析
第10章
技术指标计算 (下)
KDJ · OBV · ATR · 威廉指标
指标
进阶
第11章
单因子选股模型
因子定义 · IC/IR · 分层回测 · 组合构建
因子
选股
第12章
多因子选股模型
多因子合成 · 权重分配 · 打分法 · 回归法
因子
模型
第13章
量化选股策略 (一)
低PE · 市净率 · 股息率 · 双低策略
价值
策略
第14章
量化选股策略 (二)
均线多头 · MACD金叉死叉 · RSI · 布林带突破
技术
策略
第15章
量化选股策略 (三)
动量 · 反转 · 波动率 · 市值因子
因子
风格
第16章
回测系统核心概念
过拟合 · 未来函数 · 滑点 · 评价指标
回测
理论
第17章
手工回测与Excel回测
手工信号 · Excel模型 · 评价指标 · 局限性
手工
Excel
第18章
Python回测框架搭建 (一)
事件驱动 · 引擎核心 · 数据加载 · 策略基类
框架
架构
第19章
Python回测框架搭建 (二)
订单管理 · 持仓管理 · 风险管理 · 绩效统计
框架
模块
第20章
Python回测框架搭建 (三)
信号生成 · 滑点手续费 · 多品种 · 并行优化
框架
高级
第21章
Backtrader框架入门
安装架构 · Cerebro · Data Feed · Strategy
框架
入门
第22章
Backtrader实战 (一)
双均线金叉 · 佣金滑点 · Analyzer · Plotter
实战
回测
第23章
Backtrader实战 (二)
自定义指标 · 多策略对比 · 参数优化 · Walk-Forward
实战
优化
第24章
Zipline框架入门
安装架构 · Bundle · Pipeline API · Algorithm
框架
入门
第25章
PyAlgoTrade框架入门
安装架构 · 事件驱动 · 策略编写 · 性能分析
框架
入门
第26章
策略绩效评估与优化
夏普比率 · 最大回撤 · 卡玛/索提诺 · IC/IR
评估
优化
第27章
风险管理与资金管理
凯利公式 · 固定比例 · 风险平价 · 止损止盈
风控
仓位
第28章
实盘交易接口对接
券商API · CTP · 模拟平台 · 实盘注意事项
接口
实盘
第29章
量化交易系统部署
定时调度 · 日志监控 · 数据库 · 运维基础
部署
运维
第30章
综合实战项目
选股+回测+模拟交易 · 架构设计 · 模块封装 · 总结
项目
综合