程序员理财课 Python量化交易系统实战

第1章 量化小科普
1-1 课程导学-开启量化交易的大门 (09:36)
1-2 什么是量化? (06:05)
1-3 常用的股票量化指标（上）：技术面 (13:47)
1-4 常用的股票量化指标（下）：基本面 (13:19)
1-5 量化投资发展史
1-6 如何搭建量化交易系统 (07:16)
1-7 【作业】：量化基础知识（选择题）
1-8 本章小结与重点知识复习 (05:56)
第2章 获取股票数据
2-1 本章节导学&学习计划
2-2 什么是股票？ (07:11)
2-3 获取股票数据的3种方式
2-4 使用JQData查询行情数据 (21:18)
2-5 使用resample函数转化时间序列 (19:51)
2-6 【作业】resample函数的应用-简答题
2-7 使用JQData查询财务指标 (22:35)
2-8 使用JQData查询估值指标 (13:54)
2-9 【作业】使用财务数据计算估值指标-简答题
2-10 实时更新股票数据 (22:01)
2-11 【实战】：创建你的股票数据库 (18:34)
2-12 本章知识点复习与总结 (03:34)
第3章 计算交易指标
3-1 本章节导学&学习计划
3-2 股票交易快速入门 (05:54)
3-3 使用shift函数计算涨跌幅 (12:05)
3-4 模拟股票交易：买入、卖出信号 (21:24)
3-5 模拟股票交易：计算持仓收益 (21:21)
3-6 Debug：解决CopyWarning问题 (18:36)
3-7 模拟股票交易：计算累计收益率 (10:21)
3-8 【作业】：比较3只股票的累计收益率，并进行可视化
3-9 计算风险指标：最大回撤 (19:51)
3-10 计算风险收益指标：夏普比率 (19:01)
3-11 【加餐】：利用最大回撤和夏普比筛选基金 (17:24)
3-12 【实战】：比较3只股票的夏普指数 (20:42)
3-13 本章小结及重点知识复习 (07:14)
第4章 设计交易策略：择时策略
4-1 本章导学&学习计划
4-2 数据准备：本地化股票数据 (39:46)
4-3 数据准备：从本地读取数据 (17:59)
4-4 什么是均线策略 (12:33)
4-5 双均线策略：生成交易信号 (23:02)
4-6 双均线策略：计算信号收益率 (19:32)
4-7 【作业】：计算并比较所有A股的策略收益
4-8 什么是假设检验 (10:36)
4-9 双均线策略：利用p值检验可靠性 (22:37)
4-10 【作业】双均线策略：寻找最优参数
4-11 双均线策略：寻找最优参数 (23:13)
4-12 【实战作业】：尝试创建基于布林道的择时策略
4-13 本章知识点复习与总结 (03:38)
4-14 【期中测验】：练习题 8 道
第5章 设计交易策略：选股策略
5-1 本章导学 & 学习计划
5-2 什么是动量策略 (09:03)
5-3 动量策略：筛选股票池 (16:30)
5-4 动量策略：计算动量因子 (31:19)
5-5 动量策略：生成交易信号 (20:10)
5-6 动量策略：计算组合收益率（等权重） (20:30)
5-7 【作业】实现反向动量策略
5-8 打印策略评估指标 (33:25)
5-9 拓展：调整投资组合权重 (04:25)
5-10 【实战】构建ETF动量策略
5-11 本章小结 (06:03)
第6章 数据回测与优化
6-1 本章导学 & 学习计划
6-2 有哪些常用的数据回测框架？
6-3 为什么回测与实盘有差异 (10:53)
6-4 初始化PyAlgoTrade开发环境 (17:58)
6-5 定义数据与策略 (19:42)
6-6 PyAlgoTrade：模拟交易与回测 (36:57)
6-7 PyAlgoTrade：交易信号可视化 (12:36)
6-8 练习：PyAlgoTrade回测双均线策略 (13:56)
6-9 【作业】：PyAlgoTrade回测MACD指标
6-10 【作业】：PyAlgoTrade回测BOLL指标
第7章 实现股票实盘交易
7-1 本章导学&学习计划
7-2 如何实现程序化交易 (07:48)
7-3 初始化EasyTrader开发环境 (16:35)
7-4 认识EasyTrader基本函数 (31:41)
7-5 模拟实盘：双均线择时策略 (26:05)
第8章 进阶内容分享
8-1 章节学习计划
8-2 什么是多因子模型 (07:29)
8-3 关于文档说明和项目优化
8-4 如何获取更多策略 (08:09)
8-5 课程总结. (04:11)

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