机器学习与量化交易实战-课程总结

基本信息

1 课程标题:《机器学习与量化交易实战》

2 授课讲师:- 量化冯老师

3 授课日期:2016-10

4 品读时间:2021-08-19~2021-08-27

5 整体耗时:约35h

6 摘要

量化交易综述、机器学习综述、常用量化指标、基本建模流程 风险控制策略、模型评估改进、交易系统架构、指导深入方向

#课程总结

7 特点

  • 前期略有提纲,后期主要板书
  • 很多地方浅尝即止,但给出了深入方向和资料
  • 多处概念和抽象,照顾受众的数学水平
  • 给出了比较稳健的整体架构和代码

8 评分:⭐⭐

大纲

第一课 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

第二课 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

第三课 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

第四课 用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

第五课 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

第六课 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

第七课 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

第八课 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)

第九课 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。

第十课 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..

视频资源

  • https://www.julyedu.com/course/getDetail/46
  • https://www.bilibili.com/video/av883264906/
  • 百度云备份

关键字

#自动交易 #量化投资 #python

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