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机器学习与量化交易项目班 [从零搭建自动交易系统] 5.00
分    类 大数据/机器学习 机器学习/数据分析
难    易 入门
时    间 2018-01-18
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课程资料详情

机器学习与量化交易项目班 [从零搭建自动交易系统]

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pythonmini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



1 自动化交易综述

·         知识点1 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

·         知识点1: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

·         知识点1:软件需求,数据获取方式,数据存储方式

·         实战项目:金融数据的存储,读取



4 Python进行金融数据分析

·         知识点1:数据清理与特征选择

·         实战项目:pandas与金融数据分析





5 策略建模综述

·         知识点1:介绍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

·         实战项目:基于机器学习的金融预测



7 模型评估与风险控制

·         知识点1: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

·         知识点1:基于事件驱动型的自动交易系统

·         实战项目:手把手教你搭建自动交易系统(有作业,课后直接赠送一套自动交易系统,可自行定制、修改)



9 量化策略的实现

·         实战项目:将本学期的所有project融入到上节课的系统中去,尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。


10 策略优化与课程总结

·         知识点1:如何进行模型选择与优化,课程回顾与展望:where to go from here..

 

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