01
课程导论：什么是行业ETF周期轮动？
为什么能赚钱？课程目标与学习路径。
入门框架
02
ETF基础：定义、分类与交易规则
宽基/行业/主题/跨境，费用与实操细节。
工具必知
03
行业分类标准：申万/中信/GICS
如何选择适合轮动的行业池？
分类行业池
04
经济周期理论：美林时钟与基钦周期
朱格拉周期，周期与行业表现的关系。
宏观核心
05
动量因子策略：动量效应与排序法
过去N个月收益率排序，构建动量因子。
因子趋势
06
反转因子策略：超跌反弹逻辑
反转效应，构建反转因子。
因子逆向
07
估值因子策略：PE/PB/PS/PCF
低估值策略在轮动中的应用。
估值安全边际
08
景气度因子策略：净利润增速与ROE
营收增速，用财务数据判断景气。
景气盈利
09
资金流因子策略：北向/主力/两融
资金流向的指示意义。
资金情绪
10
宏观因子策略：利率/CPI/PMI/社融
宏观指标如何影响行业选择。
宏观驱动
11
多因子打分模型：标准化与权重
因子标准化、权重分配，综合打分框架。
多因子框架
12
数据获取实战：akshare/tushare/baostock
获取ETF行情与行业数据。
数据Python
13
数据清洗与预处理：缺失值/复权
异常值检测、数据对齐。
清洗预处理
14
因子计算实战：Python因子值计算
动量、反转、估值、景气度等因子。
计算代码
15
因子有效性检验：IC/IR/分组回测
因子相关性矩阵。
检验分析
16
单因子回测框架：年化/回撤/夏普
构建单因子轮动策略。
回测评价
17
多因子合成与权重优化：IC/机器学习
等权、IC加权、最大化IR。
优化多因子
18
行业轮动策略回测：完整流程
调仓频率与交易成本。
回测实战
19
风险控制模块：止损/集中度/波动率
最大回撤控制。
风控管理
20
策略评价指标：夏普/卡玛/胜率
年化收益率、盈亏比、最大回撤。
评价指标
21
过拟合与稳健性检验：滚动回测/蒙特卡洛
参数敏感性分析。
稳健性过拟合
22
实战案例一：动量+估值双因子 (2015-2023)
双因子轮动策略全解析。
案例动量估值
23
实战案例二：景气度+资金流多因子 (2018-2024)
多因子轮动实战。
案例景气资金
24
实战案例三：宏观因子驱动 (美林时钟)
宏观因子轮动实战。
案例宏观
25
机器学习进阶：随机森林/XGBoost排名
预测行业未来收益排名。
MLXGBoost
26
深度学习尝试：LSTM/Transformer应用
在行业轮动中的局限与探索。
DLLSTM
27
实盘注意事项：滑点/流动性/冲击成本
ETF选择与替代方案。
实盘细节
28
策略监控与动态调整：信号/因子衰减
模型再训练频率。
监控维护
29
课程总结：核心要点与进阶路径
常见误区、进阶学习路径。
总结回顾
30
附录：数据源/Python库/参考文献
常用工具与推荐资源。
附录资源