01
量化投资概述
什么是量化投资 · 优势与风险 · 典型流程 · 学习路径
入门框架
02
Python环境搭建
Anaconda · Jupyter · 虚拟环境 · numpy/pandas/matplotlib/tushare
工具安装
03
NumPy基础
ndarray · 索引切片 · 数组运算 · 通用函数 · 线性代数
核心数组
04
Pandas入门
Series/DataFrame · 读取CSV/Excel · 预览统计 · 缺失值
表格清洗
05
Pandas进阶
分组聚合 · 透视表 · 时间序列 · 滚动窗口
分组时间
06
Matplotlib可视化
折线/柱状/散点/K线 · 子图 · 样式美化
绘图K线
07
金融数据获取
Tushare Pro · 雅虎财经 · 本地存储管理
数据API
08
股票基础概念
股票分类 · 指数 · 除权除息 · 复权 · 交易规则
常识规则
09
技术指标计算 (上)
移动平均MA · 指数移动EMA · MACD
指标趋势
10
技术指标计算 (下)
RSI · KDJ · 布林带 Bollinger Bands
震荡波动
11
量化策略基础
策略开发流程 · 信号生成 · Backtrader回测框架
回测框架
12
单因子策略
均线金叉死叉 · 突破策略 · 均值回归
经典信号
13
多因子策略
因子选取 · 标准化 · 合成 · 打分法选股
因子选股
14
风险管理
最大回撤 · 夏普比率 · 信息比率 · VaR
风控指标
15
投资组合理论
马科维茨模型 · 有效前沿 · 最优权重
组合优化
16
资金管理
凯利公式 · 固定比例 · 波动率调仓
仓位凯利
17
事件驱动策略
财报公告 · 分红送转 · 限售股解禁
事件套利
18
统计套利
配对交易 · 协整检验 · 价差交易
配对协整
19
机器学习入门
Scikit-learn · 特征工程 · 训练/测试集划分
ML特征
20
线性模型在量化中
线性回归预测 · 逻辑回归涨跌分类
回归分类
21
树模型在量化中
决策树 · 随机森林 · XGBoost选股
集成XGBoost
22
深度学习基础
PyTorch/TensorFlow · 神经网络 · 过拟合
DL框架
23
LSTM时间序列预测
LSTM原理 · 股价预测 · 模型评估
RNN预测
24
回测系统搭建
Backtrader高级 · 自定义指标 · 滑点手续费
回测模拟
25
策略评价体系
年化收益率 · 胜率 · 盈亏比 · Calmar比率
评价绩效
26
实盘交易接口
CTP接口 · 模拟交易平台 · API对接
实盘接口
27
量化平台使用
聚宽 · 米筐 · 优矿 对比与实战
平台云端
28
自动化交易
Crontab定时 · 邮件/微信通知 · 日志记录
自动通知
29
量化研究流程
数据清洗 · 因子挖掘 · 回测 · 参数优化 · 过拟合检测
流程优化
30
量化投资伦理与未来
市场操纵防范 · 算法公平 · AI量化趋势 · 职业发展
伦理前景