01
因子发现导论
什么是因子 · 因子在量化交易中的作用 · 自动因子发现的价值与挑战
概念入门
02
数据基础与预处理
金融数据源介绍 · 数据清洗（去重、缺失值处理） · 数据对齐与重采样
数据清洗
03
单因子分析基础
因子计算 · 因子IC分析 · 因子收益率分析 · 因子分组回测
回测IC
04
多因子组合与模型
多因子加权 · 线性回归 · 随机森林、XGBoost 在因子组合中的应用
模型组合
05
因子挖掘算法（一）
基于遗传规划的因子挖掘 · 符号回归 · 适应度函数设计
遗传挖掘
06
因子挖掘算法（二）
基于深度学习的因子挖掘（自编码器、LSTM） · 特征提取与降维
深度学习LSTM
07
因子评价与筛选
因子IC/IR · 因子衰减分析 · 共线性处理 · 有效性检验
评价筛选
08
因子组合优化
均值-方差优化 · 风险平价 · 最大信息比率组合
优化风险
09
回测系统搭建
事件驱动回测框架 · 滑点与手续费模拟 · 绩效评估指标
回测系统
10
因子上线流程
因子信号生成 · 交易执行 · 监控与预警 · 归因分析
上线流程
11
实战案例（一）
基于遗传规划挖掘日频量价因子
实战量价
12
实战案例（二）
基于LSTM挖掘高频因子
实战高频
13
实战案例（三）
多因子组合在股票市场的应用
实战股票
14
因子数据管理
因子数据库设计 · 数据版本控制 · 数据质量监控
数据管理
15
因子计算引擎
高性能计算（多线程、向量化） · 分布式计算（Dask、Spark）
引擎分布式
16
因子存储与API服务
因子存储选型（Parquet、HDF5） · RESTful API设计
存储API
17
因子监控与运维
因子衰减监控 · 异常检测 · 自动化重算
监控运维
18
因子归因分析
Brinson归因 · 风险因子归因 · 收益分解
归因分析
19
因子与机器学习结合
因子作为特征 · 特征工程 · 模型可解释性（SHAP、LIME）
机器学习可解释
20
另类数据因子
舆情因子 · 新闻情绪分析 · 卫星图像数据因子
另类数据
21
因子组合的风险管理
VaR、CVaR · 压力测试 · 杠杆控制
风险管理
22
因子策略的过拟合问题
交叉验证 · 滚动窗口测试 · 组合p值
过拟合验证
23
因子策略的实盘注意事项
交易成本 · 冲击成本 · 容量分析
实盘成本
24
因子发现平台架构设计
微服务架构 · 数据流设计 · 任务调度
架构平台
25
因子发现平台前端开发
因子可视化 · 回测结果展示 · 交互式分析
前端可视化
26
因子发现平台后端开发
因子管理API · 任务管理 · 用户权限
后端API
27
平台部署与CI/CD
Docker容器化 · Kubernetes编排 · 持续集成
部署CI/CD
28
合规与监管
算法交易监管 · 信息披露要求 · 风控合规
合规监管
29
进阶话题
非线性因子 · 条件因子 · 动态因子权重
进阶动态
30
课程总结与未来展望
自动因子发现的未来趋势 · AGI在因子发现中的应用 · 学习路径建议
总结展望