01
价值投资哲学
格雷厄姆与巴菲特的思想起源，安全边际与市场先生，价值投资在中国的适用性。
思想安全边际
02
量化投资基础
量化投资的定义与优势，量化策略的常见类型，量化投资的常见误区。
策略入门
03
Python与金融数据分析
Python环境搭建（Anaconda），Pandas库入门，从Tushare/AkShare获取股票数据。
Python数据源
04
财务数据清洗与预处理
处理缺失值与异常值，数据标准化与归一化，时间序列数据的重采样。
清洗预处理
05
核心财务指标计算 (上)
市盈率(PE)、市净率(PB)、股息率，净资产收益率(ROE)、毛利率、净利率。
PEROE
06
核心财务指标计算 (下)
自由现金流、负债权益比、流动比率，杜邦分析体系的Python实现。
杜邦现金流
07
多因子模型构建
因子选择与逻辑，因子标准化与中性化处理，因子合成与权重分配。
多因子权重
08
单因子测试与IC分析
IC（信息系数）与IR（信息比率）计算，分层回测法，因子有效性评估。
IC分层回测
09
估值模型实战
绝对估值法（DCF模型），相对估值法（PE/PB Band），格雷厄姆公式的量化实现。
DCF估值
10
财务造假识别
M-Score模型（修正琼斯模型），F-Score模型，现金流与利润的勾稽关系。
M-ScoreF-Score
11
行业轮动策略
行业分类标准，行业景气度指标，基于ROE与估值的行业轮动模型。
轮动景气度
12
事件驱动策略
财报超预期策略，分红与送转策略，大股东增持与回购策略。
事件超预期
13
均值回归策略
统计套利基础，配对交易策略，基于布林带的均值回归。
配对布林带
14
趋势跟踪策略
均线系统（金叉死叉），MACD与RSI指标，海龟交易法则的量化实现。
趋势海龟
15
组合优化与风险管理
马科维茨均值-方差模型，风险平价模型，最大回撤与夏普比率。
马科维茨风险平价
16
回测系统搭建
回测框架设计（事件驱动型），滑点与交易成本模拟，过拟合与未来函数防范。
回测滑点
17
绩效评估体系
年化收益率、夏普比率、卡玛比率，最大回撤、胜率、盈亏比，Calmar比率与Sortino比率。
夏普卡玛
18
量化选股实战
沪深300成分股筛选，小市值策略的改进，高股息率策略的量化实现。
选股高股息
19
量化择时实战
市场情绪指标（换手率、融资余额），宏观经济指标（PMI、M2），技术指标组合择时。
择时情绪
20
机器学习入门
Scikit-learn基础，线性回归与逻辑回归，决策树与随机森林。
Scikit-learn随机森林
21
机器学习选股
特征工程（财务指标+技术指标），标签定义（未来N日收益），模型训练与预测。
特征工程预测
22
深度学习入门
PyTorch/TensorFlow基础，全连接神经网络，LSTM时间序列预测。
LSTMPyTorch
23
深度学习选股
LSTM预测股价走势，注意力机制的应用，模型解释性（SHAP值）。
注意力SHAP
24
NLP与舆情分析
财经新闻爬虫，情感分析（VADER/BERT），舆情因子构建。
NLP情感
25
另类数据应用
龙虎榜数据，大宗交易数据，供应链数据（上下游关系）。
另类数据龙虎榜
26
策略风险控制
杠杆与仓位管理，止损与止盈策略，黑天鹅事件的应对。
风控止损
27
实盘交易接口
券商API对接（QMT/PTrade），模拟交易环境搭建，实盘注意事项。
APIQMT
28
策略监控与自动化
定时任务（Crontab/APScheduler），邮件与微信告警，日志系统搭建。
自动化告警
29
投资组合再平衡
固定周期再平衡，阈值再平衡，税收与交易成本优化。
再平衡成本优化
30
终极实战：完整系统
构建一个完整的价值投资量化系统，从数据获取到实盘交易的完整流程。
全流程实战