首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

# 首门程序员理财课 Python量化交易系统实战

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
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。

技术要求
Python 基础知识（入门即可）

环境参数
通用

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1：本教程来自某课网，原价258,现由本站整理发布！本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码
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## 1. 重要提示
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## 2. 视频试看
**试看内容为随机抽选的**
链接: https://pan.baidu.com/s/13NI3ESVV8nRzDitjk6hW6Q  
提取码: udat

## 3. 视频主要课程列表如下

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) 收起列表

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 12 节 (156分钟) 收起列表

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 模拟股票交易：计算累计收益率 (10:21)  
3-7 【作业】：比较3只股票的累计收益率，并进行可视化  
3-8 计算风险指标：最大回撤 (19:51)  
3-9 计算风险收益指标：夏普比率 (19:01)  
3-10 【加餐】：利用最大回撤和夏普比筛选基金 (17:24)  
3-11 【实战】：比较3只股票的夏普指数 (20:42)  
3-12 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 6 节 (95分钟) 收起列表

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 什么是均线策略 (12:33)  
4-4 双均线策略：生成交易信号 (23:02)  
4-5 双均线策略：计算信号收益率 (19:32)  
4-6 【作业】：计算并比较所有A股的策略收益  
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) 收起列表

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pyalgotrade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) 收起列表

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5 节 \| 83分钟  
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！

收起列表  
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5 节 \| 20分钟  
利用更多分析工具，进阶你的量化学习之旅

收起列表  
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)  
本课程已完结

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