第01章
因子挖掘概述
什么是Alpha因子 · 因子挖掘在量化交易中的重要性 · 传统挖掘 vs Auto Alpha
概念入门
第02章
数据准备与预处理
数据源选择(日线/分钟线/Tick) · 数据清洗 · 标准化与中性化
数据清洗
第03章
特征工程基础
特征构建思路 · 变换(对数/差分/滚动) · 筛选(相关性/IC)
特征工程
第04章
遗传规划入门
GP基本原理 · 在因子挖掘中的应用 · gplearn快速上手
GPgplearn
第05章
基于gplearn的因子生成
定义函数集与终端集 · 适应度函数(IC/Rank IC) · 运行GP生成表达式
生成GP
第06章
因子表达式解析与简化
解析树结构 · 代数化简去冗余 · 可解释性分析
解析简化
第07章
因子评价体系
IC分析 · Rank IC · 分层回测(Decile) · 收益率与夏普比率
评价IC
第08章
因子组合优化
多因子合成(等权/IC加权/最大化IR) · 风险调整 · 组合回测
组合优化
第09章
过拟合检测与防范
交叉验证 · 回测过拟合陷阱 · 降噪与正则化
过拟合防范
第10章
深度学习因子挖掘
MLP/LSTM · Autoencoder特征提取 · 可解释性问题
深度学习LSTM
第11章
强化学习因子挖掘
RL框架 · 策略梯度/Q-learning · RL因子与传统对比
强化学习RL
第12章
因子挖掘实战
A股案例 · 美股案例 · 加密货币案例
实战案例
第13章
因子库构建与管理
存储方案(HDF5/Parquet) · 版本控制 · 数据管道自动化
存储管理
第14章
因子监控与归因
衰减监控 · 拥挤度分析 · Brinson/Barra归因
监控归因
第15章
因子挖掘平台搭建
Python框架设计 · 并行计算(Dask/Ray) · Web界面(Dash/Streamlit)
平台并行
第16章
高频因子挖掘
Tick级特征 · 订单簿因子(买卖压力/价差) · 回测注意事项
高频Tick
第17章
另类数据因子挖掘
新闻情感 · 社交媒体情绪 · 卫星图像与供应链
另类数据情感
第18章
统计检验与因子显著性
假设检验(t/F) · 多重比较校正(Bonferroni/FDR) · 显著性评估
统计检验
第19章
机器学习模型因子挖掘
随机森林/XGBoost/LightGBM · 特征重要性分析
XGBoost随机森林
第20章
时间序列分析因子
ARIMA/GARCH · 协整与配对交易因子
时间序列ARIMA
第21章
风险模型与因子暴露
Barra风险模型 · 因子协方差矩阵 · 风险暴露计算
风险模型Barra
第22章
优化算法因子搜索
粒子群(PSO) · 模拟退火(SA) · 贝叶斯优化
优化PSO
第23章
自然语言处理因子
NLP基础(分词/词向量) · BERT/LSTM情感 · 新闻因子实战
NLPBERT
第24章
图神经网络因子挖掘
GNN基础 · 关系图因子 · 应用案例
GNN图网络
第25章
对抗性验证与数据泄露
对抗性验证原理 · 检测数据泄露 · 防止未来信息泄露
对抗验证泄露
第26章
模型可解释性
SHAP值 · LIME解释 · 因子决策树可视化
可解释性SHAP
第27章
自动化机器学习(AutoML)
TPOT/AutoGluon · 超参数自动调优
AutoMLTPOT
第28章
回测系统设计
事件驱动回测 · 滑点与交易成本 · 结果分析报告
回测系统
第29章
生产部署与监控
因子计算流水线 · 实时计算 · 监控告警系统
部署监控
第30章
因子挖掘前沿与未来
LLM应用 · 联邦学习与隐私保护 · 未来趋势
前沿LLM