01
碳交易市场概述
全球碳市场格局 · 中国碳市场现状 · 碳配额与CCER机制
碳金融基础
02
量化交易基础
量化核心概念 · 策略回测框架 · 夏普比率定义与计算
量化夏普
03
Python环境搭建
Anaconda安装 · Jupyter配置 · pandas/numpy/matplotlib/scipy
Python环境
04
数据获取与清洗
公开API获取碳价 · 缺失值处理 · 时间序列对齐
数据预处理
05
探索性数据分析
碳价走势可视化 · 收益率分布 · 自相关与偏自相关
EDA可视化
06
特征工程
移动平均/RSI/MACD · 波动率特征 · 日历效应
特征技术指标
07
基础策略开发
双均线策略 · 均值回归 · 动量策略
策略入门
08
策略回测框架搭建
事件驱动引擎 · 向量化回测 · 绩效指标计算
回测框架
09
夏普比率深度解析
Sortino/Calmar · 统计显著性 · 滚动夏普比率
夏普风险
10
参数优化基础
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化入门
优化超参数
11
过拟合与稳健性
交叉验证 · 组合交叉验证 · 防御性参数选择
稳健性过拟合
12
机器学习策略
线性回归 · 随机森林 · XGBoost模型应用
ML预测
13
深度学习策略
LSTM时间序列 · Transformer尝试 · 模型部署
深度学习时序
14
风险管理
VaR/CVaR · 最大回撤控制 · 杠杆与仓位管理
风控仓位
15
投资组合优化
均值-方差 · 风险平价 · Black-Litterman模型
组合优化
16
多策略集成
策略相关性 · 权重分配 · 集成回测
集成多策略
17
交易成本模型
滑点模型 · 手续费计算 · 市场冲击成本
成本实盘
18
实盘模拟交易
模拟交易系统 · 订单管理 · 绩效监控
模拟交易
19
策略评估报告
自动化报告 · 关键指标 · 归因分析
评估报告
20
夏普比率优化实战
目标函数设计 · 约束条件 · 优化算法选择
夏普实战
21
遗传算法优化
种群初始化 · 选择交叉变异 · 适应度函数
遗传算法进化
22
粒子群优化
粒子更新 · 惯性权重 · 局部与全局搜索
粒子群PSO
23
模拟退火优化
温度衰减 · Metropolis准则 · 收敛性分析
模拟退火SA
24
多目标优化
Pareto前沿 · NSGA-II · 权衡分析
多目标Pareto
25
超参数调优
Optuna框架 · 超参数空间 · 早停策略
调优Optuna
26
策略稳定性分析
参数敏感性 · 蒙特卡洛模拟 · 压力测试
稳定性压力测试
27
市场微观结构
订单簿分析 · Tick级数据 · 高频策略
微观高频
28
碳金融衍生品
碳期货 · 碳期权 · 碳远期合约策略
衍生品碳金融
29
监管与合规
碳交易法规 · 信息披露 · ESG投资原则
合规ESG
30
课程总结与展望
策略优化框架总结 · 未来方向 · 资源推荐
总结展望