01
纳斯达克市场概述
历史、定位与全球影响力，NASDAQ Composite & NASDAQ 100 详解
指数全球
02
投资基础理念
价值 vs 成长，风险收益平衡，复利效应与长期思维
理念复利
03
个人投资者画像分析
风险承受力评估，目标设定（养老/教育/增值），投资期限规划
画像规划
04
宏观经济指标解读
GDP、CPI、非农、美联储利率对纳斯达克的影响
宏观利率
05
行业与赛道分析
FAANG、半导体、云计算、生物科技、新能源核心赛道
科技赛道
06
公司基本面分析
利润表/资产负债表/现金流量表，PE、PB、ROE、毛利率
财务估值
07
技术分析入门
K线、均线(MA5/20/60)、成交量、MACD基础
K线指标
08
量化投资策略基础
量化策略概念，因子投资：价值/动量/质量因子
量化因子
09
Python编程基础（一）
Anaconda环境、Jupyter Notebook、变量与数据类型
Python入门
10
Python编程基础（二）
Pandas DataFrame、数据读取、统计；NumPy基础
PandasNumPy
11
数据获取与清洗
yfinance获取历史数据，缺失值/异常值处理
数据清洗
12
数据可视化
Matplotlib & Plotly：股价、成交量、移动平均线
可视化图表
13
单因子策略开发
动量因子（过去N日收益率），回测框架搭建
动量回测
14
多因子策略开发
价值因子(PE)+动量因子，复合打分模型
多因子打分
15
风险控制模块
最大回撤、ATR止损、凯利公式/固定比例仓位
风控仓位
16
策略回测与评估
夏普比率、卡玛比率、年化收益、最大回撤计算
评估指标
17
机器学习入门
监督/无监督学习，Scikit-learn：线性回归、决策树
MLScikit
18
机器学习选股
随机森林/XGBoost预测收益率，特征工程
选股XGBoost
19
深度学习入门
PyTorch/TensorFlow基础，全连接层、激活函数
DLPyTorch
20
LSTM时间序列预测
LSTM预测纳斯达克指数，数据预处理与训练
LSTM时序
21
NLP与舆情分析
NLTK/TextBlob分析财经新闻，构建情绪因子
NLP情绪
22
投资组合优化
马科维茨、风险平价、Black-Litterman模型实践
组合优化
23
算法交易与执行
限价单/市价单，滑点模拟，交易成本建模
算法执行
24
实盘模拟与心理建设
QuantConnect模拟，交易心理学：贪婪、恐惧、纪律
心理模拟
25
策略绩效归因
Brinson归因：资产配置贡献、选股贡献
归因Brinson
26
监管与合规
SEC监管框架，内幕交易法规，个人投资者合规
合规SEC
27
另类数据策略
卫星图像、信用卡消费、网页爬虫在投资中的应用
另类数据创新
28
高频交易与做市策略
高频原理，订单簿分析，统计套利基础
高频做市
29
加密货币与纳斯达克关联
比特币/以太坊与纳斯达克相关性，加密ETF投资
加密关联
30
综合实战项目
从数据获取到策略部署，构建个人纳斯达克投资系统
实战全流程