01
碳市场概述
全球碳市场发展历程 · 中国碳市场政策框架 · 碳配额基本概念与分配机制
政策基础
02
碳配额价格影响因素
宏观经济指标 · 能源价格联动 · 政策法规变动 · 天气与季节性因素
宏观能源
03
数据获取与预处理
Python环境搭建 · 数据源选择(CEA/EUA) · 缺失值处理 · 异常值检测
Python清洗
04
时间序列基础
平稳性检验(ADF) · 自相关与偏自相关 · 白噪声检验 · 时间序列分解
统计ACF
05
特征工程
滞后特征构建 · 滚动统计特征 · 日历特征 · 技术指标(RSI/MACD)
特征技术指标
06
线性回归模型
一元/多元线性回归 · 正则化(Ridge/Lasso) · 模型评估(MSE/MAE/R²)
回归正则化
07
ARIMA模型
ARIMA原理 · 定阶方法(ACF/PACF) · 模型诊断 · 预测与置信区间
ARIMA预测
08
SARIMA模型
季节性差分 · 季节性参数选择 · SARIMA实战预测 · 模型对比
季节SARIMA
09
GARCH模型
波动率聚集效应 · ARCH效应检验 · GARCH(1,1)建模 · 波动率预测
波动率风险
10
机器学习入门
Scikit-learn框架 · 训练/验证/测试集划分 · 交叉验证 · 过拟合与欠拟合
sklearn基础
11
决策树与随机森林
决策树原理 · 随机森林集成 · 特征重要性 · 碳价预测实战
树模型集成
12
支持向量机(SVR)
SVR原理 · 核函数选择 · 参数调优 · 与线性模型对比
SVR核方法
13
XGBoost与LightGBM
梯度提升原理 · XGBoost参数 · LightGBM高效训练 · 模型保存与加载
Boosting高效
14
LSTM神经网络
循环神经网络基础 · LSTM门控机制 · 时间步长与批量 · Keras实现
LSTM深度学习
15
Transformer模型
自注意力机制 · 位置编码 · 时间序列Transformer · 与LSTM对比
Attention前沿
16
模型集成策略
简单/加权平均法 · Stacking集成 · Blending集成
集成融合
17
量化交易基础
策略类型(趋势/均值回归) · 回测框架 · 夏普比率 · 最大回撤
回测风控
18
信号生成
基于预测值信号 · 阈值设定 · 多信号融合 · 信号延迟处理
信号阈值
19
风险管理
凯利公式 · 仓位管理 · 止损止盈 · VaR与CVaR计算
风控仓位
20
回测系统实现
Backtrader框架 · 策略类编写 · 订单执行 · 滑点与手续费模拟
Backtrader实战
21
策略评估指标
年化收益率 · 夏普比率 · 卡玛比率 · 胜率盈亏比 · 资金曲线
评估绩效
22
高频交易策略
Tick级数据 · 订单簿分析 · 做市商策略 · 高频回测注意事项
高频Tick
23
套利策略
跨期套利 · 跨市场套利(CEA/EUA) · 统计套利 · 协整检验
套利协整
24
事件驱动策略
政策公告事件 · 拍卖结果事件 · 履约截止日 · 事件研究法
事件驱动
25
强化学习入门
马尔可夫决策过程 · Q-learning · Deep Q-Network · 交易环境构建
RLDQN
26
强化学习交易实战
状态/动作/奖励函数设计 · 策略稳定性评估
RL实战奖励
27
实盘交易系统架构
数据管道 · 策略引擎 · 订单管理 · 风控模块 · 日志系统
架构系统
28
API对接与自动化
交易所API(广期所) · REST与WebSocket · 自动下单脚本
API自动化
29
绩效归因分析
Brinson归因 · 因子归因 · 交易成本归因 · 策略改进方向
归因分析
30
课程总结与未来展望
碳金融发展趋势 · AI与碳交易融合 · 职业发展路径 · 推荐学习资源
总结展望