01
情绪交易导论
什么是情绪拐点、为什么情绪比技术指标更领先、课程整体框架与学习路径。
拐点框架
02
市场情绪的本质
贪婪与恐惧的生物学基础、群体心理学的核心原理、情绪周期的四个阶段。
贪婪恐惧周期
03
情绪量化基础
Python环境搭建 (Anaconda + Jupyter)、必备库安装 (pandas, numpy, matplotlib, ta-lib)。
Python环境
04
数据获取与清洗
使用yfinance获取股票/加密货币数据、处理缺失值与异常值、重采样与时间对齐。
yfinance清洗
05
成交量分析
成交量是情绪的燃料、缩量/放量的市场含义、成交量移动平均线的构建。
成交量均线
06
波动率指标
ATR计算与解读、波动率扩张与收缩的信号意义、布林带宽度作为情绪指标。
ATR布林带
07
RSI的进阶用法
传统RSI的局限性、RSI背离自动识别、RSI分位数分析。
RSI背离
08
MACD的情绪解读
MACD柱状图的动量含义、零轴穿越过滤、MACD与价格的背离检测。
MACD动量
09
恐惧与贪婪指数
CNN Fear & Greed Index构成、Python爬取指数、指数与市场顶底的关系。
恐惧贪婪爬虫
10
Put/Call比率
期权市场的情绪镜像、Put/Call比率的计算与解读、极端值作为反转信号。
期权反转
11
市场宽度指标
上涨/下跌家数比率、新高新低指标(NH/NL)、腾落线(ADL)构建。
宽度ADL
12
社交媒体情绪
使用VADER进行文本情感分析、从Twitter/Reddit提取情绪分数、情绪与价格相关性。
NLPVADER
13
资金流向分析
聪明钱与散户钱识别、大单净流入/流出计算、资金流向与价格背离。
聪明钱背离
14
情绪拐点的数学定义
拐点的导数定义、局部极值点 (scipy.signal.argrelextrema)、拐点置信度评分。
极值导数
15
多指标融合
为什么单一指标不可靠、信号加权评分系统、构建情绪综合指数(ESI)。
ESI加权
16
交易信号生成
阈值设定与动态阈值、金叉/死叉的情绪版本、信号过滤避免假信号。
阈值过滤
17
回测框架搭建
向量化回测 vs 事件驱动回测、用backtrader实现简单回测、绩效指标(夏普比率、最大回撤)。
回测backtrader
18
策略参数优化
网格搜索与随机搜索、过拟合识别与避免、Walk-Forward分析。
优化过拟合
19
风险管理
凯利公式在情绪交易中的应用、动态仓位管理(基于情绪强度)、止损与止盈的情绪锚点。
凯利仓位
20
实战案例一：比特币
比特币的恐惧抄底策略、2022年熊市底部识别、策略表现复盘。
比特币抄底
21
实战案例二：A股
A股的情绪反转策略、沪深300的恐慌买入信号、与简单均线策略对比。
A股沪深300
22
实战案例三：美股财报季
美股财报季的情绪博弈、隐含波动率(IV)异常变化、事件驱动型情绪交易。
财报IV
23
高频情绪数据
Tick级数据的情绪捕捉、订单簿不平衡指标、微观结构中的情绪痕迹。
高频订单簿
24
机器学习辅助
用随机森林识别情绪拐点、特征重要性分析、LSTM预测情绪指数。
随机森林LSTM
25
情绪与宏观
美联储政策对市场情绪的影响、VIX指数与避险情绪、跨资产情绪传导。
宏观VIX
26
交易心理修炼
如何避免被自己的情绪反噬、交易日志的记录与分析、建立情绪交易清单。
心理日志
27
自动化交易系统
用Python搭建自动化情绪监控、对接券商API(如IBKR)、定时任务与告警系统。
自动化API
28
策略失效诊断
情绪策略失效的常见原因、市场结构变化(如量化崛起)、如何迭代策略。
失效迭代
29
进阶话题
另类数据(卫星图像、信用卡数据)中的情绪、NFT与链上情绪分析、DeFi清算情绪。
另类数据链上
30
课程总结与下一步
构建自己的情绪交易工具箱、推荐书单与学习资源、社区与持续成长。
总结资源