01
课程导论与项目全景
市场简介 · 量化角色 · 项目架构 · 环境搭建
PythonJupyter
02
数据获取与清洗实战
tushare/akshare · 缺失值 · 对齐重采样 · 持久化
CSVHDF5
03
特征工程基础
MA/MACD/RSI/布林带 · 滚动统计 · 滞后特征 · 标准化
技术指标归一化
04
标签与目标变量构建
未来N日收益 · 分类标签 · 回归目标 · 防未来泄露
收益率防窥探
05
数据集划分与预处理
TimeSeriesSplit · 特征选择 · 相关性 · 类别平衡
交叉验证方差阈值
06
线性模型实战
逻辑回归 · 线性回归 · L1/L2正则 · 期货评估
正则化可解释
07
树模型实战（上）
决策树可视化 · 随机森林调优 · 特征重要性
Random Forest过拟合
08
树模型实战（下）
XGBoost/LightGBM/CatBoost · 早停 · Stacking
梯度提升集成
09
支持向量机（SVM）实战
核函数 · C/gamma调优 · 期货适用性
RBFSVM
10
神经网络入门实战
Keras/TensorFlow · 激活函数 · Loss曲线 · Dropout
全连接BatchNorm
11
LSTM时间序列模型实战
序列建模 · 滑动窗口 · 多步预测
LSTM时序
12
模型评估与回测框架
回测引擎 · 夏普比率 · 最大回撤 · 过拟合检测
滑点绩效
13
超参数优化
GridSearch · 随机搜索 · Optuna · 调参案例
贝叶斯Optuna
14
特征重要性分析与降维
模型特征选择 · PCA · t-SNE · 特征组合
降维可视化
15
多品种与多周期策略
跨品种特征 · 多周期融合 · 统一/分品种建模
价差日线+小时
16
风险管理与仓位管理
凯利公式 · 风险平价 · 波动率目标 · 止损止盈
仓位回撤控制
17
实盘模拟与API对接
模拟交易 · CTP接口 · 下单风控 · 日志监控
CTP模拟盘
18
模型部署与在线学习
Pickle/ONNX · 增量学习 · 定时重训练 · 生产环境
部署在线更新
19
因子挖掘与自动化特征工程
ta-lib批量因子 · 遗传规划 · IC/IR · 因子组合
gplearn因子挖掘
20
强化学习入门（上）
状态/动作/奖励 · Q-Learning · DQN · 交易思路
RLDQN
21
强化学习入门（下）
Stable-Baselines3 · Gym自定义 · 策略评估
AgentSB3
22
图神经网络（GNN）在期货中的应用
关系图构建 · GCN/GAT · 节点/边预测
GNN品种关联
23
Transformer与注意力机制
时间序列Transformer · 自注意力 · 与LSTM对比
AttentionTransformer
24
异常检测与市场状态识别
孤立森林 · 自编码器 · HMM · 状态切换策略
异常聚类
25
高频数据与微观结构
Tick数据 · 订单簿特征 · 买卖价差 · 高频预测
微观结构订单不平衡
26
组合策略与资金曲线优化
多策略组合 · 波动率目标 · 动态权重 · 回撤修复
组合平滑
27
模型可解释性（XAI）
SHAP · LIME · 特征依赖图 · 决策可视化
可解释SHAP
28
实战项目一：螺纹钢日频趋势预测
全流程 · 特征工程 · 模型调优 · 回测报告
螺纹钢日频
29
实战项目二：跨品种套利策略
价差平稳性 · 协整 · 套利信号 · 实盘注意
套利协整
30
课程总结与进阶方向
常见陷阱 · 学习资源 · 实盘路径 · 大模型+量化
避坑未来趋势