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标题: Python机器学习与金融量化交易实战 [打印本页]

作者: 888888 时间: 2019-7-10 11:32
标题: Python机器学习与金融量化交易实战
机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段，这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面，并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统，通过项目把相关知识点串起来，不但技能提升可更快，而且随着项目经验的增长，对于求职/跳槽涨薪也有极大的帮助。

整个课程以项目为驱动，且给数据、给关键代码，将编程，数据分析和机器学习融入到一个统一的量化交易项目里去。

上课语言 ：

这门课将会以python语言为主，搭建一个纯python的mini实验平台。虽然目前市面上已经存在了诸如quantopian等在线回测的服务，但是从零开始搭建一个五脏俱全的小平台，对深入理解整个流程，具有非常重要的意义。（回想一下学习程序语言的时候，我们会被要求写一个简单的解释器，写解释器的目的不是真正使用，而是深入理解）。此外，我们会利用python社区丰富的库，进行数据从提取到建模到执行的方法面面，和其他语言相比，python易于编程和维护，其简洁性亦有助于理解背后的ideas，基于此，本课程的主要语言是python。

预备基础：

一定的Python数据分析基础

【课程内容】

1. 自动化交易综述

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

2. 量化交易系统综述

回测
自动交易
策略建模
常见平台使用

3. 搭建自己的量化数据库

软件需求
数据获取方式
数据存储方式
金融数据的存储，读取

4. 用python进行金融数据分析

数据清理与特征选择
pandas与金融数据分析

5. 策略建模综述

量化交易中的策略建模流程及主要处理方式

6. 策略建模：基于机器学习的策略建模

基于机器学习的金融预测

7. 模型评估与风险控制

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

8. 自动交易系统的搭建

基于事件驱动型的自动交易系统
搭建自动交易系统

9. 量化策略的实现

将所有project融入到上节课的系统中
策略模型与自动化交易系统耦合

10. 策略优化与课程总结

如何进行模型选择与优化
课程回顾与展望

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