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
入门认知
第02章
Python基础速通 (一)
Anaconda安装 · Jupyter Notebook · 变量与数据类型
环境基础
第03章
Python基础速通 (二)
列表 · 字典 · 元组 · 集合 —— 量化数据处理基石
数据结构
第04章
Python基础速通 (三)
条件判断与循环 —— 策略逻辑核心
逻辑流程
第05章
Python基础速通 (四)
函数与模块化编程 —— 让代码可复用
函数模块
第06章
必备库入门 (一) NumPy
高效处理数值数据 · 数组与矩阵运算
数值库
第07章
必备库入门 (二) Pandas
数据分析的瑞士军刀 · DataFrame & Series
数据分析
第08章
必备库入门 (三) 可视化
Matplotlib & Seaborn —— 数据可视化
图表展示
第09章
金融数据获取
Tushare / AkShare 获取股票行情数据
数据源API
第10章
金融数据清洗
缺失值 · 异常值 · 复权数据处理
清洗预处理
第11章
技术指标计算 (一)
移动平均线 MA · 指数移动平均 EMA
指标均线
第12章
技术指标计算 (二)
MACD · RSI · KDJ 计算与实现
指标震荡
第13章
选股策略初探
单因子选股模型 —— 以市盈率(PE)为例
因子选股
第14章
多因子选股模型
因子选取 · 标准化 · 因子合成
多因子模型
第15章
低估值选股策略
PB / PE 低估值策略实战
价值策略
第16章
动量因子与反转策略
动量因子 · 反转效应 · 策略实现
动量反转
第17章
均线金叉死叉策略
移动平均线金叉死叉 · 趋势跟踪
均线趋势
第18章
布林带突破策略
布林带上下轨突破 · 波动率交易
布林带突破
第19章
策略回测基础
回测框架搭建 · Backtrader入门
回测框架
第20章
策略回测进阶
滑点 · 手续费 · 资金管理模拟
回测实战
第21章
策略评价指标
年化收益率 · 最大回撤 · 夏普比率 · 胜率
评价绩效
第22章
风险控制
仓位管理(凯利公式) · 止损止盈设置
风控仓位
第23章
投资组合优化
Markowitz均值-方差 · 风险平价
组合优化
第24章
机器学习入门 (一)
Scikit-learn基础 · 线性回归预测股价
ML回归
第25章
机器学习入门 (二)
决策树与随机森林在选股中的应用
树模型选股
第26章
实盘模拟与自动化
定时任务 APScheduler 自动运行策略
自动化定时
第27章
搭建本地数据库
SQLite 存储历史行情数据
数据库存储
第28章
搭建Web看板 (一)
Flask基础 · API接口开发
WebFlask
第29章
搭建Web看板 (二)
前端展示策略收益曲线与持仓
看板可视化
第30章
课程总结与未来展望
从量化选股到量化投资的进阶之路
总结进阶