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教程目录：
第 1 讲量化投资开篇
1.1课程介绍
1.2量化投资的发展（一）
1.3量化投资的发展（二）
1.4量化投资与主观投资的关系（一）
1.5量化投资与主观投资的关系（二）
1.6认识一个量化交易策略（一）
1.7认识一个量化交易策略（二）
1.8认识一个量化交易策略（三）
1.9理工生跨界做量化的优势分析
1.10量化交易系统的基本架构（一）
1.11量化交易系统的基本架构（二）
第 2 讲股票基础知识
2.1典型的金融产品
2.2分时图
2.3K线图
2.4数据场景
2.5技术指标的分类
2.6从量化的视角看指标
2.7程序化代码—MACD（一）
2.8程序化代码—MACD（二）
2.9KD、RSI
2.10技术指标的应用技巧
2.11更多的交易决策依据
2.12一个典型的双均线策略
2.13集合竞价
2.14除权/复权、打新和配股
2.15公告、研报和社交媒体
2.16趋势分析
2.17量价分析
2.18典型的停止行为
2.19总结
第 3 讲量化系统搭建的环境准备
3.1Linux的优势
3.2Shell环境—常用命令
3.3Shell环境—常用命令、安装软件—java运行环境
3.4修改文件权限
3.5MongoDB基本概念
3.6MongoDB特性
3.7CRUD
3.8Python语言特点及安装
3.9Python语言基础（一）
3.10Python语言基础（二）
3.11用Docker加固安全性（一）
3.12用Docker加固安全性（二）
3.13Kafka的基本概念（一）
3.14Kafka的基本概念（二）
3.15Kafka的安装和使用
3.16总结
第 4 讲量化的特点
4.1量化对冲与主观交易的区别（一）
4.2量化对冲与主观交易的区别（二）
4.3塞勒的行为金融学理论
4.4量化交易中的心理风险
4.5量化系统的关键特点（一）
4.6量化系统的关键特点（二）
4.7量化中的主观思维借鉴
4.8选股、择时、风控
4.9量化系统工作过程解析
4.10趋势阶段和策略类型
4.11行情类型的判断
4.12人工干预、评价和优化
4.13复盘时间（一）
4.14复盘时间（二）
第 5 讲量化交易基础（上）
5.1早晨之星（一）
5.2早晨之星（二）
5.3量化投资VS程序化交易
5.4一个量化策略的进阶之路
5.5第三方量化平台分类和举例
5.6图表化交易系统举例（一）
5.7图表化交易系统举例（二）
5.8云端、量化API交易系统举例
5.9开源框架交易系统举例
5.10交易系统的核心要素、趋势型策略原理
5.11均值回复型策略原理
第 6 讲量化交易基础（下）
6.1课程大纲介绍
6.2交易系统中与盈利相关的要素
6.3一个完整的交易系统
6.4股票池
6.5股票池实例
6.6择时（一）
6.7择时（二）
6.8跟踪窗口
6.9五大门派对比（一）
6.10五大门派对比（二）
6.11五大门派的量化要素
6.12美股因子检验
6.13A股因子检验
6.14因子量化投资的组合
6.15几个重要问题
6.16典型趋势跟随策略详解（一）
6.17典型趋势跟随策略详解（二）
6.18典型均值回复策略详解（一）
6.19典型均值回复策略详解（二）
6.20复盘时间
第 7 讲如何快速制作一个量化策略
7.1股票池择时中的信号—买入（一）
7.2股票池择时中的信号—买入（二）
7.3股票池择时中的信号—买入（三）
7.4股票池择时中的信号—卖出
7.5止盈
7.6止损
7.7量化策略的评价指标
7.8量化策略的制作：实例（一）
7.9量化策略的制作：实例（二）
7.10量化策略的制作：实例（三）
第 8 讲用第三方平台开发双均线策略
8.1聚宽平台的使用（一）
8.2聚宽平台的使用（二）
8.3聚宽平台的使用（三）
8.4聚宽平台的使用（四）
8.5日线的双均线策略（一）
8.6日线的双均线策略（二）
8.7日线的双均线策略（三）
8.8日线的双均线策略（四）
8.9日线的双均线策略（五）
8.10双均线策略的优化
8.1130分钟线的双均线策略（一）
8.1230分钟线的双均线策略（二）
8.1330分钟线的双均线策略（三）
8.1430分钟线的双均线策略（四）
8.1530分钟线的双均线策略（五）
8.1630分钟线的双均线策略（六）
8.1730分钟线的双均线策略（七）
8.1830分钟线的双均线策略（八）
8.19总结
第 9 讲如何利用行为金融学构建稳定的量化交易体系
9.1思考题（一）
9.2思考题（二）
9.3认知偏差之一（一）
9.4认知偏差之一（二）
9.5认知偏差之一（三）
9.6认知偏差之二
9.7情绪偏差
9.8策略案例
9.9量化对冲基金策略行为金融学的应用（一）
9.10量化对冲基金策略行为金融学的应用（二）
第 10 讲期货趋势型策略开发
10.1背景知识回顾—交易系统的核心要素（一）
10.2背景知识回顾—交易系统的核心要素（二）
10.3背景知识回顾—交易系统的核心要素（三）
10.4背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（一）
10.5背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（二）
10.6背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（三）
10.7用TB开发商品期货趋势型策略（一）
10.8用TB开发商品期货趋势型策略（二）
10.9用TB开发商品期货趋势型策略（三）
10.10用TB开发商品期货趋势型策略（四）
10.11用TB开发商品期货趋势型策略（五）
10.12用TB开发商品期货趋势型策略（六）
10.13用TB开发商品期货趋势型策略（七）
10.14用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（一）
10.15用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（二）
10.16用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（三）
10.17用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（四）
10.18用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（五）
10.19构建适当的投资组合
第 11 讲设定目标和自我评估—建立你自己的投资哲学
11.1思考题
11.2何为目标（一）
11.3何为目标（二）
11.4你的目标是什么（一）
11.5你的目标是什么（二）
11.6做一次严谨的自我评估（一）
11.7做一次严谨的自我评估（二）
11.8形成自己的交易观念（一）
11.9形成自己的交易观念（二）
11.10形成自己的交易观念（三）
11.11投资哲学（一）
11.12投资哲学（二）
第 12 讲基于均线系统的多周期策略
12.1均线多周期策略原理—择时（一）
12.2均线多周期策略原理—择时（二）
12.3均线多周期策略原理—周期和频率（一）
12.4均线多周期策略原理—周期和频率（二）
12.5均线多周期策略原理—均线系统
12.6一个例子（一）
12.7一个例子（二）
12.8一个例子（三）
12.9一个例子（四）
12.10策略优化思路探讨
第 13 讲短期反转策略的实战要点
13.1短期反转策略原理（一）
13.2短期反转策略原理（二）
13.3代码讲解—短期反转的股票池
13.4代码讲解—卖出、买入信号
13.5回测
13.6总结（一）
13.7总结（二）
13.8复盘时间（一）
13.9复盘时间（二）
第 14 讲商品期货基础知识
14.1期货市场概述
14.2期货概述
14.3期货市场构成
14.4期货市场功能作用
14.5商品期货品种与期货合约
14.6不同交易与市场区别
14.7期货交易术语（一）
14.8期货交易术语（二）
14.9期货交易制度
14.10期货投资方法
14.11套期保值
14.12技术分析法
第 15 讲随机入市策略的实现
15.1课程安排
15.2开盘区间突破策略
15.3肥尾分布
15.4厚尾效应的应用
15.5隐藏在主力的目光下（一）
15.6隐藏在主力的目光下（二）
15.7股票多头随机策略代码实现（一）
15.8股票多头随机策略代码实现（二）
15.9股票多头随机策略代码实现（三）
15.10股票多头随机策略初始结果（一）
15.11股票多头随机策略初始结果（二）
15.12股票多头随机策略实战更多思考（一）
15.13股票多头随机策略实战更多思考（二）
15.14期货型随机入市策略基本知识
15.15期货型随机入市策略代码实现
15.16多策略 多品种
15.17关于入场点的进一步探讨
第 16 讲配对套利策略原理
16.1配对套利策略简介
16.2金融工程模型分类
16.3投资交易模型基本研发流程—blackbox
16.4流程细则与选择
16.5套利模式、已知的风险和成本
16.6实证
16.7原理描述
16.8商品套利（配对）交易策略原理
16.9商品配对交易举例
16.10价差的处理、成本敏感性
第 17 讲商品期货突破型实战策略
17.1常见的交易策略类型
17.2突破型策略种类
17.3Dual Thrust策略原理
17.4Dual Thrust在MC平台上的实现（一）
17.5Dual Thrust在MC平台上的实现（二）
17.6Dual Thrust在MC平台上的实现（三）
17.7Dual Thrust在MC平台上的实现（四）
17.8Dual Thrust在MC平台上的实现（五）
17.9Dual Thrust在MC平台上的实现（六）
17.10Dual Thrust在MC平台上的实现（七）
17.11Dual Thrust在MC平台上的实现（八）
17.12Dual Thrust在金字塔平台上的实现（一）
17.13Dual Thrust在金字塔平台上的实现（二）
17.14Dual Thrust在金字塔平台上的实现（三）
17.15Hans123策略原理
17.16Hans123在金字塔平台上的实现
17.17Hans123用Python的实现（一）
17.18Hans123用Python的实现（二）
17.19Hans123实战策略增强
第 18 讲股票型Alpha策略与期货CTA策略原理
18.1课程介绍
18.2Alpha策略
18.3股票型Alpha策略基本逻辑
18.4中性原则风险
18.5一个典型的股票型Alpha策略型
18.6典型的股票Alpha策略模型的收益特点
18.7Alpha策略的制作要点
18.8期货CTA策略（一）
18.9期货CTA策略（二）
18.10期货CTA策略（二）
第 19 讲上手搭建最简单的交易系统
19.1行情数据来源
19.2从Tushare获取历史行情（一）
19.3从Tushare获取历史行情（二）
19.4从Tushare获取历史行情（三）
19.5从Tushare获取历史行情（四）
19.6补充停牌日的日K数据（一）
19.7补充停牌日的日K数据（二）
19.8补充停牌日的日K数据（三）
19.9填充复权因子字段
19.10获取股票基本信息、从网页抓取财报数据
19.11从网页抓取财报数据
19.12实现一个低PE的股票池（一）
19.13实现一个低PE的股票池（二）
19.14开发一组交易信号
19.15实现低PE策略的回测（一）
19.16实现低PE策略的回测（二）
19.17实现低PE策略的回测（三）
19.18课程回顾
第 20 讲搭建量化交易系统的基础
20.1Zipline、量化交易的必要环节
20.2模块划分
20.3技术选型
20.4行情数据
20.5行情衍生数据、基本面数据
20.6基本的操作命令、代码优化
20.7数据源的选型—交易所
20.8数据源的选型—第三方数据服务商
20.9数据源的选型—财经网站、行情软件客户端、离线数据包
20.10选择数据源要考虑的问题
第 21 讲期权套利策略原理
21.1期权投资的魅力
21.2什么是期权、期权的品种
21.3几个比喻
21.4期权与期货的区别、交易界面与T型报价
21.5举例：合约要素
21.6权利金的组成
21.7案例：买入认购
21.8期权价格的影响因素
21.9期权价格风险指标分解
21.10期权的基本策略：买入看涨期权
21.11期权的基本策略：买入看跌期权、卖出看涨期权
21.12期权的基本策略：卖出看跌期权
21.13了结方式
21.14价差组合原理
21.15完整的期权交易策略
21.16两个期权套利策略
21.17期权策略的其它分类方法
21.18期权交易实战体验
第 22 讲实现模块化的交易系统
22.1策略研发的实际工作场景、模块化设计的优点
22.2模块划分
22.3开发环境准备（一）
22.4开发环境准备（二）
22.5目录结构
22.6示例策略回测的数据处理流程
22.7代码实现（一）
22.8代码实现（二）
22.9代码实现（三）
22.10代码实现（四）
22.11代码实现（五）
22.12利用ECharts实现交互式净值曲线（一）
22.13利用ECharts实现交互式净值曲线（二）
22.14利用ECharts实现交互式净值曲线（三）
22.15利用ECharts实现交互式净值曲线（四）
22.16利用ECharts实现交互式净值曲线（五）
第 23 讲用Python实现策略效果可视化
23.1可视化的优势
23.2Matplotlib下载安装
23.3绘图的流程（一）
23.4绘图的流程（二）
23.5绘图的流程（三）
23.6绘图的流程（四）
23.7绘图的流程（五）
23.8绘图的流程（六）
23.9实战：策略效果可视化（一）
23.10实战：策略效果可视化（二）
第 24 讲数据管理子系统的实现
24.1从TuShare获取日K数据（一）
24.2从TuShare获取日K数据（二）
24.3从TuShare获取日K数据（三）
24.4盘后定时抓取
24.5前复权补充
24.6抓取股票基本数据（一）
24.7抓取股票基本数据（二）
24.8抓取股票基本数据（三）
24.9抓取股票基本数据（四）
24.10抓取股票基本数据（五）
24.11抓取股票基本数据（六）
24.12从网页抓取财报数据（一）
24.13从网页抓取财报数据（二）
24.14从网页抓取财报数据（三）
24.15增量数据入库
24.16数据的再加工计算（一）
24.17数据的再加工计算（二）
第 25 讲用HTML5实现策略效果可视化
25.1Canvas绘制策略效果图（一）
25.2Canvas绘制策略效果图（二）
25.3Canvas绘制策略效果图（三）
25.4Canvas绘制策略效果图（四）
25.5Canvas绘制策略效果图（五）
25.6Canvas绘制策略效果图（六）
25.7可视化绘制策略效果图（一）
25.8可视化绘制策略效果图（二）
25.9可视化绘制策略效果图（三）
25.10可视化绘制策略效果图（四）
第 26 讲因子管理子系统的实现
26.1因子编写源码实现（一）
26.2因子编写源码实现（二）
26.3因子编写源码实现（三）
26.4因子编写源码实现（四）
26.5因子编写源码实现（五）
26.6因子编写源码实现（六）
26.7因子编写源码实现（七）
26.8因子编写源码实现（八）
26.9因子编写源码实现（九）
26.10因子的计算（一）
26.11因子的计算（二）
26.12因子的有效性检验：一维零投资组合（一）
26.13因子的有效性检验：一维零投资组合（二）
26.14因子的有效性检验：一维零投资组合（三）
26.15因子的有效性检验：一维零投资组合（四）
26.16因子的有效性检验：一维零投资组合（五）
26.17因子的有效性检验：一维零投资组合（六）
26.18因子的有效性检验：一维零投资组合（七）
第 27 讲用Python写一个自定义因子并进行检验
27.1回顾
27.2自定义元素、搭积木
27.3DIY自定义元素、配置文件
27.4改进的ROE
27.5ROE的杜邦分解
27.6代码实现
27.7因子的有效性检验（一）
27.8因子的有效性检验（二）
第 28 讲用Python接入Tushare数据源来编写股票突破信号系统
28.1从量化的视角看指标
28.2如何编写技术指标
28.3技术指标的应用技巧
28.4突破信号及其检测流程（一）
28.5突破信号及其检测流程（二）
28.6Tushare与Pandas（一）
28.7Tushare与Pandas（二）
28.8用Python+Tushare检测突破信号（一）
28.9用Python+Tushare检测突破信号（二）
28.10用Python+Tushare检测突破信号（三）
28.11用Python+Tushare检测突破信号（四）
28.12用Python+Tushare检测突破信号（五）
第 29 讲交易决策子系统—信号计算
29.1可配置的策略管理模块的实现（一）
29.2可配置的策略管理模块的实现（二）
29.3可配置的策略管理模块的实现（三）
29.4可配置的策略管理模块的实现（四）
29.5可配置的策略管理模块的实现（五）
29.6可配置的策略管理模块的实现（六）
29.7股票池的动态加载（一）
29.8股票池的动态加载（二）
29.9股票池的动态加载（三）
29.10股票池的动态加载（四）
29.11股票池的动态加载（五）
29.12支持可配置策略的回测框架（一）
29.13支持可配置策略的回测框架（二）
29.14支持可配置策略的回测框架（三）
29.15信号检测模块的实现（一）
29.16信号检测模块的实现（二）
29.17信号检测模块的实现（三）
29.18信号检测模块的实现（四）
第 30 讲交易决策子系统—仓位管理、风险管理（上）
30.1课程介绍
30.2打雪仗模型（一）
30.3打雪仗模型（二）
30.4激进派、稳健派
30.5每个交易单位采用固定金额、等价值交易单位模型
30.6百分比风险模型（一）
30.7百分比风险模型（二）
30.8百分比波动幅度模型
30.9案例—策略定义
30.10风险控制（一）
30.11风险控制（二）
第 31 讲交易决策子系统—仓位管理、风险管理（下）
31.1实现股票仓位管理功能（一）
31.2实现股票仓位管理功能（二）
31.3实现股票仓位管理功能（三）
31.4实现股票仓位管理功能（四）
31.5实现股票仓位管理功能（五）
31.6实现股票仓位管理功能（六）
31.7触线止损和跟踪止损的模块实现（一）
31.8触线止损和跟踪止损的模块实现（二）
31.9触线止损和跟踪止损的模块实现（三）
31.10触线止损和跟踪止损的模块实现（四）
31.11触线止损和跟踪止损的模块实现（五）
31.12触线止损和跟踪止损的模块实现（六）
31.13触线止损和跟踪止损的模块实现（七）
31.14触线止盈和回撤止盈的模块化实现（一）
31.15触线止盈和回撤止盈的模块化实现（二）
31.16触线止盈和回撤止盈的模块化实现（三）
31.17触线止盈和回撤止盈的模块化实现（四）
31.18总结
第 32 讲模拟撮合模块的实现和单元测试
32.1简单模拟盘的实现方法
32.2沪深交易所的撮合规则
32.3仿真撮合的工作机制、基本算法原理、运行过程
32.4无效委托单的处理、交易状态的处理、涨跌停价的处理
32.5模拟撮合模块的实现和单元测试（一）
32.6模拟撮合模块的实现和单元测试（二）
32.7模拟撮合模块的实现和单元测试（三）
32.8模拟撮合模块的实现和单元测试（四）
32.9模拟撮合模块的实现和单元测试（五）
32.10模拟撮合模块的实现和单元测试（六）
32.11模拟撮合模块的实现和单元测试（七）
32.12模拟撮合模块的实现和单元测试（八）
32.13模拟撮合模块的实现和单元测试（九）
32.14模拟撮合模块的实现和单元测试（十）
32.15策略和模拟盘的对接实现（一）
32.16策略和模拟盘的对接实现（二）
32.17策略和模拟盘的对接实现（三）
第 33 讲系统讲解怎么看裸K（上）
33.1证券分析
33.2什么是裸K
33.3裸K的意义
33.4几个概念
33.5聪明钱
33.6供需关系（一）
33.7供需关系（二）
33.8需求入场
33.9供应入场—抢购高潮
第 34 讲丰富你的信号系统
34.1基于MACD的交易信号开发（一）
34.2基于MACD的交易信号开发（二）
34.3基于MACD的交易信号开发（三）
34.4基于MACD的交易信号开发（四）
34.5基于MACD的交易信号开发（五）
34.6基于MACD的交易信号开发（六）
34.7基于RSI的交易信号开发（一）
34.8基于RSI的交易信号开发（二）
34.9基于RSI的交易信号开发（三）
34.10基于RSI的交易信号开发（四）
34.11基于Boll的交易信号开发（一）
34.12基于Boll的交易信号开发（二）
34.13基于Boll的交易信号开发（三）
34.14基于分型的交易信号开发（一）
34.15基于分型的交易信号开发（二）
34.16基于分型的交易信号开发（三）
34.17基于分型的交易信号开发（四）
第 35 讲系统讲解怎么看裸K（下）
35.1课程回顾
35.2因果关系（一）
35.3因果关系（二）
35.4因果关系（三）
35.5努力与结果
35.6熊牛的转换—熊市的终止（一）
35.7熊牛的转换—熊市的终止（二）
35.8熊牛的转换—牛市的启动
35.9牛熊的转换
第 36 讲量化策略的完整研发流程
36.1使用量化系统避免和利用心理偏差
36.2如何构建一个好的交易策略
36.3量化系统工作过程
36.4逻辑最重要
36.5主观思路的量化—用准确定量的语言
36.6从逻辑出发，定量准确描述细节（一）
36.7从逻辑出发，定量准确描述细节（二）
36.8从逻辑出发，定量准确描述细节（三）
36.9完整的流程
36.10学以致用
第 37 讲用Python开发均值回复型股票策略（上）
37.1均值回复型策略原理（一）
37.2均值回复型策略原理（二）
37.3Song’s Hypothesis（一）
37.4Song’s Hypothesis（二）
37.5Song’s Hypothesis（三）
37.6假设的检验（一）
37.7假设的检验（二）
37.8假设的检验（三）
37.9假设的检验（四）
37.10假设的检验（五）
37.11假设的检验（六）
37.12假设的检验（七）
37.13在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（一）
37.14在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（二）
37.15在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（三）
37.16在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（四）
37.17在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（五）
37.18在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（六）
37.19在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（七）
第 38 讲用Python开发均值回复型股票策略（下）
38.1课程回顾（一）
38.2课程回顾（二）
38.3编写多空组合策略进行策略改进（一）
38.4编写多空组合策略进行策略改进（二）
38.5编写多空组合策略进行策略改进（三）
38.6编写多空组合策略进行策略改进（四）
38.7策略对交易成本的敏感范围检测
38.8在策略中实现头寸管理进行策略优化（一）
38.9在策略中实现头寸管理进行策略优化（二）
38.10在策略中实现头寸管理进行策略优化（三）
38.11更多优化方向
第 39 讲量化策略中必备的数学工具
39.1小学奥数题：翻杯子（一）
39.2小学奥数题：翻杯子（二）
39.3如何下注（一）
39.4如何下注（二）
39.5如何下注（三）
39.6风险的度量（一）
39.7风险的度量（二）
39.8风险的度量（三）
39.9风险的度量（四）
39.10Alpha（一）
39.11Alpha（二）
39.12Alpha（三）
39.13常识性的数据
39.14波动性的计算（一）
39.15波动性的计算（二）
39.16指标的计算、相关系数
第 40 讲配对型交易策略编写（上）
40.1配对交易策略原理—基本名词（一）
40.2配对交易策略原理—基本名词（二）
40.3套利原理示意图
40.4商品板块与产业链
40.5跨品种价差vs交易时机
40.6价差方案V1—简单的上下边界阈值（一）
40.7价差方案V1—简单的上下边界阈值（二）
40.8价差方案V1—简单的上下边界阈值（三）
40.9价差方案V1—简单的上下边界阈值（四）
40.10价差方案V1—简单的上下边界阈值（五）
40.11价差方案V1—简单的上下边界阈值（六）
40.12价差方案V2—布林带通道突破回归（一）
40.13价差方案V2—布林带通道突破回归（二）
40.14价差方案V2—布林带通道突破回归（三）
40.15价差方案V2—布林带通道突破回归（四）
40.16主力合约切换日期不同步
40.17配对合约交易时段不同
第 41 讲配对型交易策略编写（下）
41.1跨期价差vs交易时机（PTA）
41.2价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（一）
41.3价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（二）
41.4价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（三）
41.5价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（四）
41.6价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（五）
41.7价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（六）
41.8价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（七）
41.9可尝试改进的方向
41.10统计套利之股票配对交易策略
第 42 讲基本面量化
42.1基本面量化概述（一）
42.2基本面量化概述（二）
42.3巴菲特的投资密码（一）
42.4巴菲特的投资密码（二）
42.5巴菲特的多因子模型模拟
42.6Alpha的非常规定义
42.7基本面数据的获取
42.8财务报表基础知识（一）
42.9财务报表基础知识（二）
42.10资产负债表中的陷阱（一）
42.11资产负债表中的陷阱（二）
42.12现金流量表中的陷阱
42.13利润表中的陷阱（一）
42.14利润表中的陷阱（二）
42.15操纵利润的方法（一）
42.16操纵利润的方法（二）
42.17调节净利润的方法（一）
42.18调节净利润的方法（二）
42.19调节净利润的方法（三）
第 43 讲从财报中提取时间序列数据
43.1财报公布的时间和项目
43.2时间序列数据（一）
43.3时间序列数据（二）
43.4实战：Html文档解析
43.5实战：提取表格内数据
43.6实战：提取文本内数据（一）
43.7实战：提取文本内数据（二）
43.8基本面因子的提取和处理（一）
43.9基本面因子的提取和处理（二）
第 44 讲使用财务评分卡框架实现盈利能力及质量评价因子
44.1课程简介
44.2财务分析分类
44.3风险
44.4运营效率、盈利能力及质量
44.5前景与评估
44.6财务评分卡框架概述
44.7财务分类权重打分框架
44.8财务评分计算方法
44.9财务评分卡框架
44.10财务指标计算
44.11实例
第 45 讲几种常用评价指标的工程实现
45.1什么是策略评价指标（一）
45.2什么是策略评价指标（二）
45.3总资产（一）
45.4总资产（二）
45.5总资产、净值、流程图、收益
45.6收益曲线
45.7年化收益（一）
45.8年化收益（二）
45.9夏普比率（一）
45.10夏普比率（二）
45.11夏普比率（三）
45.12夏普比率（四）
45.13最大回撤（一）
45.14最大回撤（二）
45.15Alpha&Beta（一）
45.16Alpha&Beta（二）
45.17Alpha&Beta（三）
45.18信息率
45.19总结
第 46 讲怎么评价和诊断交易策略
46.1风险vs收益
46.2如何评价（一）
46.3如何评价（二）
46.4运气or实力
46.5交易品种与策略类型
46.6从哪些方面改进策略（一）
46.7从哪些方面改进策略（二）
46.8从哪些方面改进策略（三）
46.9从哪些方面改进策略（四）
第 47 讲基本面和技术面因子的编写
47.1改进型ROE的实现（一）
47.2改进型ROE的实现（二）
47.3改进型ROE的实现（三）
47.4改进型ROE的实现（四）
47.5改进型ROE的实现（五）
47.6Boll中轨支撑反弹的实现（一）
47.7Boll中轨支撑反弹的实现（二）
47.8Boll中轨支撑反弹的实现（三）
47.9Boll中轨支撑反弹的实现（四）
47.10Boll中轨支撑反弹的实现（五）
47.11Boll中轨支撑反弹的实现（六）
47.12Boll中轨支撑反弹的实现（七）
47.13“次日机会”量价因子的实现（一）
47.14“次日机会”量价因子的实现（二）
47.15“次日机会”量价因子的实现（三）
第 48 讲执行子系统的实现—实盘接口
48.1模块化交易系统架构图回顾
48.2常见的实盘对接方式（一）
48.3常见的实盘对接方式（二）
48.4如何缩小回测与实盘之间的差异（一）
48.5如何缩小回测与实盘之间的差异（二）
48.6日志系统的主要环节
48.7日志的分类
48.8Python的日志框架和使用（一）
48.9Python的日志框架和使用（二）
48.10Python的日志框架和使用（三）
48.11Python的日志框架和使用（四）
48.12Python的日志框架和使用（五）
48.13Python的日志框架和使用（六）
48.14Python的日志框架和使用（七）
48.15分布式日志分析的架构
第 49 讲最根本的数据处理—Level1 Ticks
49.1为什么强调行情数据的处理
49.2搭建量化平台的需要
49.3程序化交易的需要、排查错误的需要
49.4Level1 vs Level2、行情数据来源
49.5Tick数据样例
49.6从ticks到1分钟K线（一）
49.7从ticks到1分钟K线（二）
49.8从ticks到1分钟K线（三）
49.9集合竞价的特殊性
49.10除权/除息
49.11复权
49.12复权相关的计算公式
49.13涨跌停价的处理、交易状态的处理
49.14实战案例
第 50 讲交易系统体系化要点总结
50.1量化交易体系的要素
50.2股票池
50.3择时
50.4风险控制、头寸管理
50.5评价和优化
50.6量化策略逻辑
第 51 讲交易系统工程化实现总结
51.1自建交易系统的必要性
51.2模块化交易系统的划分和架构
51.3数据管理子系统的主要功能
51.4因子管理子系统、策略管理子系统的主要功能
51.5交易决策子系统、执行子系统的主要功能
第 52 讲交易策略研发和实盘接口总结
52.1典型的金融产品、技术指标的分类
52.2指标
52.3期货交易与股票交易的区别
52.4期权品种、期权价格的影响因素
52.5期权的四大基本策略、期权套利策略
52.6趋势分析和量价分析
52.7最根本的数据处理
52.8量化平台和实盘接口
52.9打造完整的交易系统（一）
52.10打造完整的交易系统（二）
52.11打造完整的交易系统（三）
第 53 讲实盘中的细节问题讨论
53.1满足什么要求才能上实盘（一）
53.2满足什么要求才能上实盘（二）
53.3满足什么要求才能上实盘（三）
53.4数据
53.5实盘交易接口的测试
53.6交易系统的压力测试
53.7人工干预、预案、心理准备（一）
53.8人工干预、预案、心理准备（二）
53.9总结
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发表于 2021-7-15 23:32:46
发表于 2021-7-16 08:00:02
