/ 实战 / 首门程序员理财课 Python量化交易系统实战
收藏

首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

打造一个自动交易平台,新手也能提升理财收益

首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

难度 入门 时长 16小时 学习人数 503 综合评分 10.00

首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

¥299.00
全部展开
  • 第1章 量化小科普 试看

    快速进行知识扫盲,了解什么是量化,基础金融知识科普。

    共 8 节 (56分钟) 收起列表

    • 1-1 课程导学-开启量化交易的大门 (09:36) 试看
    • 1-2 什么是量化? (06:05) 试看
    • 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) 试看
    • 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

    本章带你了解什么是股票,以及如何使用Python获取股票交易数据

    共 12 节 (129分钟) 展开列表

    • 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

    交易指标是我们在投资中判断是否需要买入卖出的重要评判标准,本章带你学会计算常用的量化指标,如收益和风险类指标

    共 13 节 (174分钟) 展开列表

    • 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

    一个好的交易策略才是量化交易的灵魂,本章会手把手带你设计一个择时策略,学会如何利用均线,创建择时策略,优化股票买入卖出的时间点。

    共 14 节 (173分钟) 展开列表

    • 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 作业节
  • 第5章 设计交易策略:选股策略

    本章节依然是策略设计的章节,本章节将会带你设计一个选股策略,了解选股策略的核心逻辑,并基于收益率创建动量选股策略,并验证其有效性。

    共 11 节 (142分钟) 展开列表

    • 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

    策略设计好了,还需要大量的数据进行验证,以保证策略的真实有效,本章节将会对我们前两章中设计的两种交易策略进行实际数据测验,学会使用zipline量化库,生成海量数据进行回测,进一步验证策略的准确性。

    共 10 节 (113分钟) 展开列表

    • 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

    将我们所设计的交易策略真正的用起来,真正实现Python股票自动化交易,让你的策略为你赚钱!

  • 第8章 进阶内容分享

    利用更多分析工具,进阶你的量化学习之旅

本课程持续更新中

试看

全部试看小节



讲师

DeltaF JAVA开发工程师

国内知名企业互金项目研发,多年股票基金投资经验,擅长用数据分析方式提升投资回报。目前致力于基金科普,帮助更多普通人进行投资理财,实现自己理想的目标收益。

课程预览

检测到您还没有关注慕课网服务号,无法接收课程更新通知。请扫描二维码即可绑定
重新观看
意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信

学习咨询

选课、学习遇到问题?

扫码添加指导老师 1V1 帮助你!

添加后老师会第一时间解决你的问题