程序员理财课:Python量化交易系统实战

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Python量化交易系统实战

开始时间: 2018 持续时间: Unknown

  • 所在平台: [慕课网]
  • 课程类别: [计算机应用]
  • 大学或机构: [个人]
  • 课程主页: 课程主页

讲师

DeltaF,近 5 年个人投资理财年化收益平均超 25%。如果你也想提升自己的睡后收入,轻松赚钱,那么这门课就是为你量身打造。课程基于一个完整真实的量化交易业务来讲授,并融入老师的理财经验以及使用编程技术辅助投资的技巧,让你面对各种复杂投资情况都能游刃有余。

费用

299

语言

中文

入门难度

❤️❤️

先修课程

python

适用人群

对量化投资有较大兴趣,有基本Python基础,从最基础的什么是量化开始讲
起,即使对投资理财不了解同样可以
学习,轻松入门无压力。

社群助教

课程详情

从不懂“理财”开始到实现自动交易,成为一个“技术流”理财高手

编程技术 + 核心量化策略 + 交易系统开发 + 讲师经验分享,学会用技术辅助理财

掌握投资理财交易的核心理论知识本课程
亲历完整的量化交易流程

从如何获取数据开始,到实现实盘交易,课程对量化交易的每一步都进行
细致讲解,为你铺开量化交易的每一个细节。
真实数据实战模拟交易场景

不仅仅只是教你学会使用某种工具,更会教给你量化交易的投资思想,让你面对各种情况都游刃有余。

目录

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。

  • *视频:*1-1 课程导学-开启量化交易的大门 (09:36)试看
  • *视频:*1-2 什么是量化? (06:05)试看
  • *视频:*1-3 常用的股票量化指标(上):技术面 (13:47)
  • *视频:*1-4 常用的股票量化指标(下):基本面 (13:19)
  • *图文:*1-5 量化投资发展史
  • *视频:*1-6 如何搭建量化交易系统 (07:16)试看
  • *图文:*1-7 【作业】:量化基础知识(选择题)
  • *视频:*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

  • *图文:*2-1 本章节导学&学习计划
  • *视频:*2-2 什么是股票? (07:11)
  • *图文:*2-3 获取股票数据的3种方式
  • *视频:*2-4 使用JQData查询行情数据 (21:18)
  • *视频:*2-5 使用resample函数转化时间序列 (19:51)
  • *图文:*2-6 【作业】resample函数的应用-简答题
  • *视频:*2-7 使用JQData查询财务指标 (22:35)
  • *视频:*2-8 使用JQData查询估值指标 (13:54)
  • *图文:*2-9 【作业】使用财务数据计算估值指标-简答题
  • *视频:*2-10 实时更新股票数据 (22:01)
  • *视频:*2-11 【实战】:创建你的股票数据库 (18:34)
  • *视频:*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

  • *图文:*3-1 本章节导学&学习计划
  • *视频:*3-2 股票交易快速入门 (05:54)
  • *视频:*3-3 使用shift函数计算涨跌幅 (12:05)
  • *视频:*3-4 模拟股票交易:买入、卖出信号 (21:24)
  • *视频:*3-5 模拟股票交易:计算持仓收益 (21:21)
  • *视频:*3-6 Debug:解决CopyWarning问题 (18:36)
  • *视频:*3-7 模拟股票交易:计算累计收益率 (10:21)
  • *图文:*3-8 【作业】:比较3只股票的累计收益率,并进行可视化
  • *视频:*3-9 计算风险指标:最大回撤 (19:51)
  • *视频:*3-10 计算风险收益指标:夏普比率 (19:01)
  • *视频:*3-11 【加餐】:利用最大回撤和夏普比筛选基金 (17:24)
  • *视频:*3-12 【实战】:比较3只股票的夏普指数 (20:42)
  • *视频:*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。

  • *图文:*4-1 本章导学&学习计划
  • *视频:*4-2 数据准备:本地化股票数据 (39:46)
  • *视频:*4-3 数据准备:从本地读取数据 (17:59)
  • *视频:*4-4 什么是均线策略 (12:33)
  • *视频:*4-5 双均线策略:生成交易信号 (23:02)
  • *视频:*4-6 双均线策略:计算信号收益率 (19:32)
  • *图文:*4-7 【作业】:计算并比较所有A股的策略收益
  • *视频:*4-8 什么是假设检验 (10:36)
  • *视频:*4-9 双均线策略:利用p值检验可靠性 (22:37)
  • *图文:*4-10 【作业】双均线策略:寻找最优参数
  • *视频:*4-11 双均线策略:寻找最优参数 (23:13)
  • *图文:*4-12 【实战作业】:尝试创建基于布林道的择时策略
  • *视频:*4-13 本章知识点复习与总结 (03:38)
  • *作业:*4-14 【期中测验】:练习题 8 道

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。

    • 图文:*5-1 本章导学 & 学习计划
  • *视频:*5-2 什么是动量策略 (09:03)
  • *视频:*5-3 动量策略:筛选股票池 (16:30)
  • *视频:*5-4 动量策略:计算动量因子 (31:19)
  • *视频:*5-5 动量策略:生成交易信号 (20:10)
  • *视频:*5-6 动量策略:计算组合收益率(等权重) (20:30)
  • *图文:*5-7 【作业】实现反向动量策略
  • *视频:*5-8 打印策略评估指标 (33:25)
  • *视频:*5-9 拓展:调整投资组合权重 (04:25)
  • *图文:*5-10 【实战】构建ETF动量策略
  • *视频:*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。

  • *图文:*6-1 本章导学 & 学习计划
  • *图文:*6-2 有哪些常用的数据回测框架?
  • *视频:*6-3 为什么回测与实盘有差异 (10:53)
  • *视频:*6-4 初始化PyAlgoTrade开发环境 (17:58)
  • *视频:*6-5 定义数据与策略 (19:42)
  • *视频:*6-6 PyAlgoTrade:模拟交易与回测 (36:57)
  • *视频:*6-7 PyAlgoTrade:交易信号可视化 (12:36)
  • *视频:*6-8 练习:PyAlgoTrade回测双均线策略 (13:56)
  • *图文:*6-9 【作业】:PyAlgoTrade回测MACD指标
  • *图文:*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!

** 图文:*7-1 本章导学&学习计划

  • *视频:*7-2 如何实现程序化交易 (07:48)
  • *视频:*7-3 初始化EasyTrader开发环境 (16:35)
  • *视频:*7-4 认识EasyTrader基本函数 (31:41)
  • *视频:*7-5 模拟实盘:双均线择时策略 (26:05)

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

  • *图文:*8-1 章节学习计划
  • *视频:*8-2 什么是多因子模型 (07:29)
  • *图文:*8-3 关于文档说明和项目优化
  • *视频:*8-4 如何获取更多策略 (08:09)
  • *视频:*8-5 课程总结. (04:11