01
量化投资概述
什么是量化投资 · 优势与风险 · 常见策略类型：趋势跟踪、均值回归、统计套利、事件驱动
趋势跟踪均值回归统计套利
02
因子投资基础
因子定义与分类（基本面/技术面/另类） · 发展历程：CAPM → Fama-French多因子
基本面因子技术面因子多因子模型
03
Python量化环境搭建
Anaconda安装 · Jupyter配置 · 量化库安装验证：pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, statsmodels
AnacondaJupyter量化库
04
数据获取与清洗
pandas-datareader获取股票数据 · 缺失值/异常值处理 · 数据对齐与重采样
数据清洗pandas重采样
05
单因子分析框架
因子值计算 · 分位数分组回测 · 因子收益计算 · IC/IR分析
IC/IR分组回测因子收益
06
因子有效性检验
t检验与F检验 · 收益显著性检验 · 多空组合收益 · 换手率分析
t检验多空组合换手率
07
因子相关性分析
Pearson/Spearman相关系数 · VIF共线性诊断 · 因子聚类分析
相关系数VIF聚类
08
多因子合成方法
等权/市值加权/IC加权合成 · PCA降维合成
等权合成PCAIC加权
09
行业因子挖掘 (上)
行业分类标准（申万/中信/GICS） · 行业动量因子 · 行业估值因子(PE/PB/PS分位数)
行业动量估值因子GICS
10
行业因子挖掘 (中)
行业景气度因子(营收/利润增速) · 资金流因子(北向/主力) · 行业拥挤度因子
景气度北向资金拥挤度
11
行业因子挖掘 (下)
行业反转因子 · 波动率因子 · 分析师预期调整因子 · 因子库构建与维护
反转因子波动率分析师预期
12
另类数据因子
新闻情绪因子(NLP) · 搜索热度(百度指数) · 供应链因子 · ESG因子
NLP百度指数ESG
13
因子预处理
去极值(MAD/百分位) · 标准化(Z-score/Min-Max) · 中性化(市值/行业)
去极值标准化中性化
14
因子择时模型
因子动量策略 · HMM状态切换 · 因子拥挤度择时
因子动量HMM拥挤度择时
15
机器学习因子挖掘 (上)
线性回归/岭回归因子 · Lasso特征选择 · 决策树与随机森林
岭回归Lasso随机森林
16
机器学习因子挖掘 (下)
XGBoost/LightGBM · 神经网络(MLP/LSTM) · 因子重要性排序
XGBoostLightGBMLSTM
17
因子组合优化
均值-方差优化 · 风险平价 · Black-Litterman模型 · 行业约束与权重限制
风险平价Black-Litterman行业约束
18
回测系统搭建
事件驱动回测框架 · 交易成本与滑点 · 业绩指标：夏普比率、最大回撤、Calmar
事件驱动滑点夏普比率
19
过拟合与风险控制
前视偏差/幸存者偏差/数据窥探 · 交叉验证 · Walk-Forward分析
前视偏差交叉验证Walk-Forward
20
行业轮动策略 (上)
美林时钟 · 库存周期 · 基于宏观因子的行业轮动模型
美林时钟库存周期宏观因子
21
行业轮动策略 (中)
行业因子打分轮动 · 行业动量与反转轮动策略
因子打分动量反转轮动
22
行业轮动策略 (下)
多因子行业轮动组合 · 行业ETF轮动实战 · Brinson归因
ETF轮动Brinson多因子组合
23
统计套利策略
配对交易 · 协整检验 · 行业内股票配对筛选 · 交易信号生成与执行
配对交易协整统计套利
24
事件驱动策略
财报公告效应 · 分红除权 · 指数成分股调整 · 事件研究法(CAR/BHAR)
事件研究CARBHAR
25
高频因子与微观结构
订单簿不平衡 · 买卖价差 · VPIN · Tick级数据预处理
订单簿VPIN微观结构
26
因子数据库搭建
HDF5/Parquet存储 · Airflow数据管道 · 数据质量监控
HDF5Airflow数据管道
27
实盘交易系统对接
券商API(vnpy/xtquant) · 信号生成与风控 · TWAP/VWAP算法
vnpyTWAPVWAP
28
绩效归因与报告
Brinson归因 · Barra风险因子归因 · 自动化报告(ReportLab/HTML)
BrinsonBarraReportLab
29
前沿因子研究
Transformer/Attention · 强化学习组合 · 生成式AI辅助因子挖掘
Transformer强化学习生成式AI
30
课程总结与职业发展
知识体系回顾 · 量化研究员技能树 · 书籍/论文/社区推荐 · 职业路径规划
技能树职业规划资源推荐