资源详情
第一课 自动化交易综述
知识点1: 课程内容综述,自动化/算法交易介绍,python在自动交易中的应用简介
第二课 量化交易系统综述
知识点1:回测,自动交易,策略建模,常见平台使用
第三课 搭建自己的量化数据库
知识点1:软件需求,数据获取方式,数据存储方式
实战项目:金融数据的存储,读取
第四课 用Python进行金融数据分析
知识点1:数据清理与特征选择
实战项目:pandas与金融数据分析
第五课 策略建模综述
知识点1:介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式
第六课 策略建模:基于机器学习的策略建模
实战项目:基于机器学习的金融预测
第七课 模型评估与风险控制
知识点1:模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法
第八课 自动交易系统的搭建
知识点1:基于事件驱动型的自动交易系统
实战项目:手把手教你搭建自动交易系统(有作业,课后直接赠送一套自动交易系统,可自行定制、修改)
第九课 量化策略的实现
实战项目:将本学期的所有project融入到上节课的系统中去,尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。
第十课 策略优化与课程总结
知识点1:如何进行模型选择与优化,课程回顾与展望:where to go from here..
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