01
ETF择时系统概述
什么是ETF择时、为什么需要择时系统、系统核心目标与评价指标。
入门框架
02
数据获取与清洗
获取ETF历史行情数据、数据清洗与对齐、复权处理、缺失值处理。
数据预处理
03
技术指标基础
移动平均线(MA)、指数移动平均(EMA)、布林带(Bollinger Bands)的原理与计算。
指标趋势
04
动量类指标
相对强弱指标(RSI)、随机指标(KDJ)、MACD指标的原理与实战用法。
动量震荡
05
趋势跟踪策略
双均线交叉策略、海龟交易法则在ETF上的应用、趋势强度过滤。
趋势经典
06
均值回归策略
布林带回归策略、RSI超买超卖策略、统计套利基础。
回归反转
07
波动率择时
ATR指标应用、波动率聚类现象、基于波动率的仓位管理。
波动率风控
08
成交量分析
成交量确认趋势、OBV指标、量价背离识别。
量价确认
09
市场情绪指标
融资融券余额、换手率、期权PCR指标、恐慌贪婪指数。
情绪另类
10
宏观因子择时
利率与ETF的关系、PMI与周期判断、货币供应量M2的影响。
宏观周期
11
多因子择时模型
因子选择与合成、因子权重分配、综合打分系统构建。
多因子模型
12
机器学习入门
特征工程基础、训练集/验证集划分、过拟合与欠拟合。
ML基础
13
逻辑回归择时
二分类模型构建、概率输出与阈值设定、模型评估。
分类概率
14
随机森林择时
集成学习思想、特征重要性分析、调参实战。
集成树模型
15
XGBoost择时
梯度提升树原理、早停法、模型解释性。
Boosting高效
16
LSTM神经网络择时
时间序列建模、序列长度选择、防止过拟合技巧。
深度学习序列
17
强化学习择时
马尔可夫决策过程、Q-learning与策略梯度、环境搭建。
强化学习决策
18
回测系统搭建
事件驱动回测框架、滑点与手续费模拟、绩效报告生成。
回测系统
19
策略评价指标
夏普比率、最大回撤、卡玛比率、胜率与盈亏比。
评价指标
20
过拟合检测
交叉验证、蒙特卡洛模拟、夏普比率衰减检验。
稳健性诊断
21
参数优化方法
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法。
优化超参
22
稳健性检验
不同市场周期测试、参数敏感性分析、蒙特卡洛模拟。
检验可靠性
23
组合管理
多ETF轮动策略、风险平价、凯利公式仓位管理。
组合仓位
24
实盘交易接口
券商API对接、交易指令封装、风控模块设计。
接口实盘
25
实时数据流处理
WebSocket行情订阅、Tick级数据存储、延迟优化。
实时流式
26
自动化交易系统
定时任务调度、异常监控与报警、日志系统。
自动化运维
27
资金管理
固定比例法、波动率目标法、动态杠杆调整。
资金杠杆
28
风险管理
止损止盈设计、黑天鹅应对、压力测试。
风控极端
29
策略迭代与维护
策略生命周期管理、A/B测试、版本控制。
迭代工程
30
实战案例复盘
2020年疫情行情、2022年熊市、2024年震荡市策略表现分析。
实战复盘