01
因子投资概述
什么是因子 · 因子投资历史与流派 · Alpha与Beta分离 · 机器学习的角色
概念框架
02
数据准备与清洗
行情/财务/另类数据 · 对齐去极值 · 缺失值处理 · 标准化中性化
预处理实战
03
基础因子构建
估值因子(PE/PB/PS) · 规模因子 · 动量因子 · 波动率因子
因子量化
04
因子评价体系
IC分析(Rank/Normal) · 分层回测 · 因子收益率t值 · 换手率容量
评价IC
05
因子组合与多因子模型
等权/市值/ICIR加权 · 风险调整组合优化
组合优化
06
线性模型入门
线性回归原理 · OLS与WLS · 多元线性回归 · 过拟合与正则化
线性回归
07
决策树与随机森林
决策树原理 · 信息增益/基尼 · Bagging · 特征重要性
树模型集成
08
梯度提升树 (GBDT/XGBoost/LightGBM)
Boosting原理 · XGBoost参数 · LightGBM直方图 · 调参技巧
GBDTXGBLGB
09
神经网络基础
感知机/MLP · 激活函数 · 损失与反向传播 · PyTorch/TensorFlow
深度学习框架
10
深度学习因子挖掘
LSTM/GRU · 注意力/Transformer · 自编码器 · 实战预测
LSTMAttention
11
无监督学习因子挖掘
K-Means/DBSCAN · PCA降维 · AutoEncoder异常检测
聚类降维
12
强化学习因子挖掘
MDP/Q-Learning · DQN · 策略梯度 · 动态因子权重
RLDQN
13
特征工程 (上)
时间序列特征 · 截面特征 · 技术指标(MACD/RSI/布林带)
特征技术
14
特征工程 (下)
文本NLP情感 · 另类数据(搜索/新闻) · 特征选择Filter/Wrapper/Embedded
NLP选择
15
过拟合与回测偏差
未来函数 · 幸存者/前视偏差 · 多重测试 · 交叉验证
风险偏差
16
因子组合优化
均值-方差 · 风险平价 · Black-Litterman · 约束构建
优化BL
17
交易成本与冲击模型
固定/比例成本 · Almgren-Chriss冲击 · 成本评估
成本冲击
18
因子择时
HMM/聚类状态识别 · 因子动量反转 · 宏观因子 · 动态权重
择时HMM
19
行业与风格中性化
行业中性化 · Barra风格因子 · 纯净度评估
中性化Barra
20
多周期因子分析
日/周/月频构建 · 相关性 · 多周期融合
多周期融合
21
另类数据因子挖掘
卫星图像 · 信用卡消费 · 供应链 · 网络爬虫
另类爬虫
22
高频因子挖掘
Tick级特征 · 订单簿不平衡 · 微观结构 · 衰减速度
高频微观
23
因子数据库搭建
MySQL/ClickHouse/InfluxDB · 存储索引 · Airflow/DolphinDB
数据库流水线
24
因子监控与归因
暴露监控 · Brinson归因 · 拥挤度 · 失效预警
监控归因
25
机器学习模型解释
SHAP · LIME · PDP · 特征重要性 · 可解释性价值
可解释SHAP
26
端到端因子挖掘系统
数据管道 · Feature Store · 训练部署 · 回测实盘
系统MLOps
27
实战项目一：多因子选股
沪深300成分股 · 数据获取到回测全流程
实战选股
28
实战项目二：行业轮动策略
基于行业因子得分的动态配置
轮动行业
29
实战项目三：CTA因子挖掘
期货趋势与反转因子
CTA期货
30
总结与展望
未来趋势(深度学习/强化学习/LLM) · 陷阱与避坑 · 学习资源
展望资源