万门大学 零基础也能学量化——量化投资一月特训班

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课程推荐

《万门大学 零基础也能学量化——量化投资一月特训班》有会员需要万门大学的这套课程，这个资源很好找，发到三六五网络学院先，大家有什么其他网站已发布的资源可以提出来，能搞定的会发上来的。课程目录很长，不想看目录的直接往下拉，直接回帖下载【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Python 编程、Vue / 前端工程化、Docker / 容器化、Linux 运维、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶段性学习计划并在简历中体现技术深度。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（709 节）

万门大学 零基础也能学量化——量化投资一月特训班

*   1.1课程介绍

*   1.2量化投资的发展（一）

*   1.3量化投资的发展（二）

*   1.4量化投资与主观投资的关系（一）

*   1.5量化投资与主观投资的关系（二）

*   1.6认识一个量化交易策略（一）

*   1.7认识一个量化交易策略（二）

*   1.8认识一个量化交易策略（三）

*   1.9理工生跨界做量化的优势分析

*   1.10量化交易系统的基本架构（一）

*   1.11量化交易系统的基本架构（二）

*   2.1典型的金融产品

*   2.2分时图

*   2.3K线图

*   2.4数据场景

*   2.5技术指标的分类

*   2.6从量化的视角看指标

*   2.7程序化代码—MACD（一）

*   2.8程序化代码—MACD（二）

*   2.9KD、RSI

*   2.10技术指标的应用技巧

*   2.11更多的交易决策依据

*   2.12一个典型的双均线策略

*   2.13集合竞价

*   2.15公告、研报和社交媒体

*   2.16趋势分析

*   2.17量价分析

*   2.18典型的停止行为

*   2.19总结

*   3.1Linux的优势

*   3.2Shell环境—常用命令

*   3.3Shell环境—常用命令、安装软件—Java运行环境

*   3.4修改文件权限

*   3.5MongoDB基本概念

*   3.6MongoDB特性

*   3.7CRUD

*   3.8Python语言特点及安装

*   3.9Python语言基础（一）

*   3.10Python语言基础（二）

*   3.11用Docker加固安全性（一）

*   3.12用Docker加固安全性（二）

*   3.13Kafka的基本概念（一）

*   3.14Kafka的基本概念（二）

*   3.15Kafka的安装和使用

*   3.16总结

*   4.1量化对冲与主观交易的区别（一）

*   4.2量化对冲与主观交易的区别（二）

*   4.3塞勒的行为金融学理论

*   4.4量化交易中的心理风险

*   4.5量化系统的关键特点（一）

*   4.6量化系统的关键特点（二）

*   4.7量化中的主观思维借鉴

*   4.8选股、择时、风控

*   4.9量化系统工作过程解析

*   4.10趋势阶段和策略类型

*   4.11行情类型的判断

*   4.12人工干预、评价和优化

*   4.13复盘时间（一）

*   4.14复盘时间（二）

*   5.1早晨之星（一）

*   5.2早晨之星（二）

*   5.3量化投资VS程序化交易

*   5.4一个量化策略的进阶之路

*   5.5第三方量化平台分类和举例

*   5.6图表化交易系统举例（一）

*   5.7图表化交易系统举例（二）

*   5.8云端、量化API交易系统举例

*   5.9开源框架交易系统举例

*   5.10交易系统的核心要素、趋势型策略原理

*   5.11均值回复型策略原理

*   6.1课程大纲介绍

*   6.2交易系统中与盈利相关的要素

*   6.3一个完整的交易系统

*   6.4股票池

*   6.5股票池实例

*   6.6择时（一）

*   6.7择时（二）

*   6.8跟踪窗口

*   6.9五大门派对比（一）

*   6.10五大门派对比（二）

*   6.11五大门派的量化要素

*   6.12美股因子检验

*   6.13A股因子检验

*   6.14因子量化投资的组合

*   6.15几个重要问题

*   6.16典型趋势跟随策略详解（一）

*   6.17典型趋势跟随策略详解（二）

*   6.18典型均值回复策略详解（一）

*   6.19典型均值回复策略详解（二）

*   6.20复盘时间

*   7.1股票池择时中的信号—买入（一）

*   7.2股票池择时中的信号—买入（二）

*   7.3股票池择时中的信号—买入（三）

*   7.4股票池择时中的信号—卖出

*   7.5止盈

*   7.6止损

*   7.7量化策略的评价指标

*   7.8量化策略的制作：实例（一）

*   7.9量化策略的制作：实例（二）

*   7.10量化策略的制作：实例（三）

*   8.1聚宽平台的使用（一）

*   8.2聚宽平台的使用（二）

*   8.3聚宽平台的使用（三）

*   8.4聚宽平台的使用（四）

*   8.5日线的双均线策略（一）

*   8.6日线的双均线策略（二）

*   8.7日线的双均线策略（三）

*   8.8日线的双均线策略（四）

*   8.9日线的双均线策略（五）

*   8.10双均线策略的优化

*   8.1130分钟线的双均线策略（一）

*   8.1230分钟线的双均线策略（二）

*   8.1330分钟线的双均线策略（三）

*   8.1430分钟线的双均线策略（四）

*   8.1530分钟线的双均线策略（五）

*   8.1630分钟线的双均线策略（六）

*   8.1730分钟线的双均线策略（七）

*   8.1830分钟线的双均线策略（八）

*   8.19总结

*   9.1思考题（一）

*   9.2思考题（二）

*   9.3认知偏差之一（一）

*   9.4认知偏差之一（二）

*   9.5认知偏差之一（三）

*   9.6认知偏差之二

*   9.7情绪偏差

*   9.8策略案例

*   9.9量化对冲基金策略行为金融学的应用（一）

*   9.10量化对冲基金策略行为金融学的应用（二）

*   10.1背景知识回顾—交易系统的核心要素（一）

*   10.2背景知识回顾—交易系统的核心要素（二）

*   10.3背景知识回顾—交易系统的核心要素（三）

*   10.4背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（一）

*   10.5背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（二）

*   10.6背景知识回顾—期货交易与股票交易的区别（三）

*   10.7用TB开发商品期货趋势型策略（一）

*   10.8用TB开发商品期货趋势型策略（二）

*   10.9用TB开发商品期货趋势型策略（三）

*   10.10用TB开发商品期货趋势型策略（四）

*   10.11用TB开发商品期货趋势型策略（五）

*   10.12用TB开发商品期货趋势型策略（六）

*   10.13用TB开发商品期货趋势型策略（七）

*   10.14用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（一）

*   10.15用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（二）

*   10.16用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（三）

*   10.17用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（四）

*   10.18用TB开发商品期货趋势型策略—完整逻辑（五）

*   10.19构建适当的投资组合

*   11.1思考题

*   11.2何为目标（一）

*   11.3何为目标（二）

*   11.4你的目标是什么（一）

*   11.5你的目标是什么（二）

*   11.6做一次严谨的自我评估（一）

*   11.7做一次严谨的自我评估（二）

*   11.8形成自己的交易观念（一）

*   11.9形成自己的交易观念（二）

*   11.10形成自己的交易观念（三）

*   11.11投资哲学（一）

*   11.12投资哲学（二）

*   12.1均线多周期策略原理—择时（一）

*   12.2均线多周期策略原理—择时（二）

*   12.3均线多周期策略原理—周期和频率（一）

*   12.4均线多周期策略原理—周期和频率（二）

*   12.5均线多周期策略原理—均线系统

*   12.6一个例子（一）

*   12.7一个例子（二）

*   12.8一个例子（三）

*   12.9一个例子（四）

*   12.10策略优化思路探讨

*   13.1短期反转策略原理（一）

*   13.2短期反转策略原理（二）

*   13.3代码讲解—短期反转的股票池

*   13.4代码讲解—卖出、买入信号

*   13.5回测

*   13.6总结（一）

*   13.7总结（二）

*   13.8复盘时间（一）

*   13.9复盘时间（二）

*   14.1期货市场概述

*   14.2期货概述

*   14.3期货市场构成

*   14.4期货市场功能作用

*   14.5商品期货品种与期货合约

*   14.6不同交易与市场区别

*   14.7期货交易术语（一）

*   14.8期货交易术语（二）

*   14.9期货交易制度

*   14.10期货投资方法

*   14.11套期保值

*   14.12技术分析法

*   15.1课程安排

*   15.2开盘区间突破策略

*   15.3肥尾分布

*   15.4厚尾效应的应用

*   15.5隐藏在主力的目光下（一）

*   15.6隐藏在主力的目光下（二）

*   15.7股票多头随机策略代码实现（一）

*   15.8股票多头随机策略代码实现（二）

*   15.9股票多头随机策略代码实现（三）

*   15.10股票多头随机策略初始结果（一）

*   15.11股票多头随机策略初始结果（二）

*   15.12股票多头随机策略实战更多思考（一）

*   15.13股票多头随机策略实战更多思考（二）

*   15.14期货型随机入市策略基本知识

*   15.15期货型随机入市策略代码实现

*   15.16多策略 多品种

*   15.17关于入场点的进一步探讨

*   16.1配对套利策略简介

*   16.2金融工程模型分类

*   16.3投资交易模型基本研发流程—blackbox

*   16.4流程细则与选择

*   16.5套利模式、已知的风险和成本

*   16.6实证

*   16.7原理描述

*   16.8商品套利（配对）交易策略原理

*   16.9商品配对交易举例

*   16.10价差的处理、成本敏感性

*   17.1常见的交易策略类型

*   17.2突破型策略种类

*   17.3Dual Thrust策略原理

*   17.4Dual Thrust在MC平台上的实现（一）

*   17.5Dual Thrust在MC平台上的实现（二）

*   17.6Dual Thrust在MC平台上的实现（三）

*   17.7Dual Thrust在MC平台上的实现（四）

*   17.8Dual Thrust在MC平台上的实现（五）

*   17.9Dual Thrust在MC平台上的实现（六）

*   17.10Dual Thrust在MC平台上的实现（七）

*   17.11Dual Thrust在MC平台上的实现（八）

*   17.12Dual Thrust在金字塔平台上的实现（一）

*   17.13Dual Thrust在金字塔平台上的实现（二）

*   17.14Dual Thrust在金字塔平台上的实现（三）

*   17.15Hans123策略原理

*   17.16Hans123在金字塔平台上的实现

*   17.17Hans123用Python的实现（一）

*   17.18Hans123用Python的实现（二）

*   17.19Hans123实战策略增强

*   18.1课程介绍

*   18.2Alpha策略

*   18.3股票型Alpha策略基本逻辑

*   18.4中性原则风险

*   18.5一个典型的股票型Alpha策略型

*   18.6典型的股票Alpha策略模型的收益特点

*   18.7Alpha策略的制作要点

*   18.8期货CTA策略（一）

*   18.9期货CTA策略（二）

*   18.10期货CTA策略（二）

*   19.1行情数据来源

*   19.2从Tushare获取历史行情（一）

*   19.3从Tushare获取历史行情（二）

*   19.4从Tushare获取历史行情（三）

*   19.5从Tushare获取历史行情（四）

*   19.6补充停牌日的日K数据（一）

*   19.7补充停牌日的日K数据（二）

*   19.8补充停牌日的日K数据（三）

*   19.9填充复权因子字段

*   19.10获取股票基本信息、从网页抓取财报数据

*   19.11从网页抓取财报数据

*   19.12实现一个低PE的股票池（一）

*   19.13实现一个低PE的股票池（二）

*   19.14开发一组交易信号

*   19.15实现低PE策略的回测（一）

*   19.16实现低PE策略的回测（二）

*   19.17实现低PE策略的回测（三）

*   19.18课程回顾

*   20.1Zipline、量化交易的必要环节

*   20.2模块划分

*   20.3技术选型

*   20.4行情数据

*   20.5行情衍生数据、基本面数据

*   20.6基本的操作命令、代码优化

*   20.7数据源的选型—交易所

*   20.8数据源的选型—第三方数据服务商

*   20.9数据源的选型—财经网站、行情软件客户端、离线数据包

*   20.10选择数据源要考虑的问题

*   21.1期权投资的魅力

*   21.2什么是期权、期权的品种

*   21.3几个比喻

*   21.4期权与期货的区别、交易界面与T型报价

*   21.5举例：合约要素

*   21.6权利金的组成

*   21.7案例：买入认购

*   21.8期权价格的影响因素

*   21.9期权价格风险指标分解

*   21.10期权的基本策略：买入看涨期权

*   21.11期权的基本策略：买入看跌期权、卖出看涨期权

*   21.12期权的基本策略：卖出看跌期权

*   21.13了结方式

*   21.14价差组合原理

*   21.15完整的期权交易策略

*   21.16两个期权套利策略

*   21.17期权策略的其它分类方法

*   21.18期权交易实战体验

*   22.1策略研发的实际工作场景、模块化设计的优点

*   22.2模块划分

*   22.3开发环境准备（一）

*   22.4开发环境准备（二）

*   22.5目录结构

*   22.6示例策略回测的数据处理流程

*   22.7代码实现（一）

*   22.8代码实现（二）

*   22.9代码实现（三）

*   22.10代码实现（四）

*   22.11代码实现（五）

*   22.12利用ECharts实现交互式净值曲线（一）

*   22.13利用ECharts实现交互式净值曲线（二）

*   22.14利用ECharts实现交互式净值曲线（三）

*   22.15利用ECharts实现交互式净值曲线（四）

*   22.16利用ECharts实现交互式净值曲线（五）

*   23.1可视化的优势

*   23.2Matplotlib下载安装

*   23.3绘图的流程（一）

*   23.4绘图的流程（二）

*   23.5绘图的流程（三）

*   23.6绘图的流程（四）

*   23.7绘图的流程（五）

*   23.8绘图的流程（六）

*   23.9实战：策略效果可视化（一）

*   23.10实战：策略效果可视化（二）

*   24.1从TuShare获取日K数据（一）

*   24.2从TuShare获取日K数据（二）

*   24.3从TuShare获取日K数据（三）

*   24.4盘后定时抓取

*   24.5前复权补充

*   24.6抓取股票基本数据（一）

*   24.7抓取股票基本数据（二）

*   24.8抓取股票基本数据（三）

*   24.9抓取股票基本数据（四）

*   24.10抓取股票基本数据（五）

*   24.11抓取股票基本数据（六）

*   24.12从网页抓取财报数据（一）

*   24.13从网页抓取财报数据（二）

*   24.14从网页抓取财报数据（三）

*   24.15增量数据入库

*   24.16数据的再加工计算（一）

*   24.17数据的再加工计算（二）

*   25.1Canvas绘制策略效果图（一）

*   25.2Canvas绘制策略效果图（二）

*   25.3Canvas绘制策略效果图（三）

*   25.4Canvas绘制策略效果图（四）

*   25.5Canvas绘制策略效果图（五）

*   25.6Canvas绘制策略效果图（六）

*   25.7可视化绘制策略效果图（一）

*   25.8可视化绘制策略效果图（二）

*   25.9可视化绘制策略效果图（三）

*   25.10可视化绘制策略效果图（四）

*   26.1因子编写源码实现（一）

*   26.2因子编写源码实现（二）

*   26.3因子编写源码实现（三）

*   26.4因子编写源码实现（四）

*   26.5因子编写源码实现（五）

*   26.6因子编写源码实现（六）

*   26.7因子编写源码实现（七）

*   26.8因子编写源码实现（八）

*   26.9因子编写源码实现（九）

*   26.10因子的计算（一）

*   26.11因子的计算（二）

*   26.12因子的有效性检验：一维零投资组合（一）

*   26.13因子的有效性检验：一维零投资组合（二）

*   26.14因子的有效性检验：一维零投资组合（三）

*   26.15因子的有效性检验：一维零投资组合（四）

*   26.16因子的有效性检验：一维零投资组合（五）

*   26.17因子的有效性检验：一维零投资组合（六）

*   26.18因子的有效性检验：一维零投资组合（七）

*   27.1回顾

*   27.2自定义元素、搭积木

*   27.3DIY自定义元素、配置文件

*   27.4改进的ROE

*   27.5ROE的杜邦分解

*   27.6代码实现

*   27.7因子的有效性检验（一）

*   27.8因子的有效性检验（二）

*   28.1从量化的视角看指标

*   28.2如何编写技术指标

*   28.3技术指标的应用技巧

*   28.4突破信号及其检测流程（一）

*   28.5突破信号及其检测流程（二）

*   28.6Tushare与Pandas（一）

*   28.7Tushare与Pandas（二）

*   28.8用Python+Tushare检测突破信号（一）

*   28.9用Python+Tushare检测突破信号（二）

*   28.10用Python+Tushare检测突破信号（三）

*   28.11用Python+Tushare检测突破信号（四）

*   28.12用Python+Tushare检测突破信号（五）

*   29.1可配置的策略管理模块的实现（一）

*   29.2可配置的策略管理模块的实现（二）

*   29.3可配置的策略管理模块的实现（三）

*   29.4可配置的策略管理模块的实现（四）

*   29.5可配置的策略管理模块的实现（五）

*   29.6可配置的策略管理模块的实现（六）

*   29.7股票池的动态加载（一）

*   29.8股票池的动态加载（二）

*   29.9股票池的动态加载（三）

*   29.10股票池的动态加载（四）

*   29.11股票池的动态加载（五）

*   29.12支持可配置策略的回测框架（一）

*   29.13支持可配置策略的回测框架（二）

*   29.14支持可配置策略的回测框架（三）

*   29.15信号检测模块的实现（一）

*   29.16信号检测模块的实现（二）

*   29.17信号检测模块的实现（三）

*   29.18信号检测模块的实现（四）

*   30.1课程介绍

*   30.2打雪仗模型（一）

*   30.3打雪仗模型（二）

*   30.4激进派、稳健派

*   30.5每个交易单位采用固定金额、等价值交易单位模型

*   30.6百分比风险模型（一）

*   30.7百分比风险模型（二）

*   30.8百分比波动幅度模型

*   30.9案例—策略定义

*   30.10风险控制（一）

*   30.11风险控制（二）

*   31.1实现股票仓位管理功能（一）

*   31.2实现股票仓位管理功能（二）

*   31.3实现股票仓位管理功能（三）

*   31.4实现股票仓位管理功能（四）

*   31.5实现股票仓位管理功能（五）

*   31.6实现股票仓位管理功能（六）

*   31.7触线止损和跟踪止损的模块实现（一）

*   31.8触线止损和跟踪止损的模块实现（二）

*   31.9触线止损和跟踪止损的模块实现（三）

*   31.10触线止损和跟踪止损的模块实现（四）

*   31.11触线止损和跟踪止损的模块实现（五）

*   31.12触线止损和跟踪止损的模块实现（六）

*   31.13触线止损和跟踪止损的模块实现（七）

*   31.14触线止盈和回撤止盈的模块化实现（一）

*   31.15触线止盈和回撤止盈的模块化实现（二）

*   31.16触线止盈和回撤止盈的模块化实现（三）

*   31.17触线止盈和回撤止盈的模块化实现（四）

*   31.18总结

*   32.1简单模拟盘的实现方法

*   32.2沪深交易所的撮合规则

*   32.3仿真撮合的工作机制、基本算法原理、运行过程

*   32.4无效委托单的处理、交易状态的处理、涨跌停价的处理

*   32.5模拟撮合模块的实现和单元测试（一）

*   32.6模拟撮合模块的实现和单元测试（二）

*   32.7模拟撮合模块的实现和单元测试（三）

*   32.8模拟撮合模块的实现和单元测试（四）

*   32.9模拟撮合模块的实现和单元测试（五）

*   32.10模拟撮合模块的实现和单元测试（六）

*   32.11模拟撮合模块的实现和单元测试（七）

*   32.12模拟撮合模块的实现和单元测试（八）

*   32.13模拟撮合模块的实现和单元测试（九）

*   32.14模拟撮合模块的实现和单元测试（十）

*   32.15策略和模拟盘的对接实现（一）

*   32.16策略和模拟盘的对接实现（二）

*   32.17策略和模拟盘的对接实现（三）

*   33.1证券分析

*   33.2什么是裸K

*   33.3裸K的意义

*   33.4几个概念

*   33.5聪明钱

*   33.6供需关系（一）

*   33.7供需关系（二）

*   33.8需求入场

*   33.9供应入场—抢购高潮

*   34.1基于MACD的交易信号开发（一）

*   34.2基于MACD的交易信号开发（二）

*   34.3基于MACD的交易信号开发（三）

*   34.4基于MACD的交易信号开发（四）

*   34.5基于MACD的交易信号开发（五）

*   34.6基于MACD的交易信号开发（六）

*   34.7基于RSI的交易信号开发（一）

*   34.8基于RSI的交易信号开发（二）

*   34.9基于RSI的交易信号开发（三）

*   34.10基于RSI的交易信号开发（四）

*   34.11基于Boll的交易信号开发（一）

*   34.12基于Boll的交易信号开发（二）

*   34.13基于Boll的交易信号开发（三）

*   34.14基于分型的交易信号开发（一）

*   34.15基于分型的交易信号开发（二）

*   34.16基于分型的交易信号开发（三）

*   34.17基于分型的交易信号开发（四）

*   35.1课程回顾

*   35.2因果关系（一）

*   35.3因果关系（二）

*   35.4因果关系（三）

*   35.5努力与结果

*   35.6熊牛的转换—熊市的终止（一）

*   35.7熊牛的转换—熊市的终止（二）

*   35.8熊牛的转换—牛市的启动

*   35.9牛熊的转换

*   36.1使用量化系统避免和利用心理偏差

*   36.2如何构建一个好的交易策略

*   36.3量化系统工作过程

*   36.4逻辑最重要

*   36.5主观思路的量化—用准确定量的语言

*   36.6从逻辑出发，定量准确描述细节（一）

*   36.7从逻辑出发，定量准确描述细节（二）

*   36.8从逻辑出发，定量准确描述细节（三）

*   36.9完整的流程

*   36.10学以致用

*   37.1均值回复型策略原理（一）

*   37.2均值回复型策略原理（二）

*   37.3Song’s Hypothesis（一）

*   37.4Song’s Hypothesis（二）

*   37.5Song’s Hypothesis（三）

*   37.6假设的检验（一）

*   37.7假设的检验（二）

*   37.8假设的检验（三）

*   37.9假设的检验（四）

*   37.10假设的检验（五）

*   37.11假设的检验（六）

*   37.12假设的检验（七）

*   37.13在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（一）

*   37.14在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（二）

*   37.15在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（三）

*   37.16在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（四）

*   37.17在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（五）

*   37.18在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（六）

*   37.19在聚宽上编写一个均值回复型股票量化策略（七）

*   38.1课程回顾（一）

*   38.2课程回顾（二）

*   38.3编写多空组合策略进行策略改进（一）

*   38.4编写多空组合策略进行策略改进（二）

*   38.5编写多空组合策略进行策略改进（三）

*   38.6编写多空组合策略进行策略改进（四）

*   38.7策略对交易成本的敏感范围检测

*   38.8在策略中实现头寸管理进行策略优化（一）

*   38.9在策略中实现头寸管理进行策略优化（二）

*   38.10在策略中实现头寸管理进行策略优化（三）

*   38.11更多优化方向

*   39.1小学奥数题：翻杯子（一）

*   39.2小学奥数题：翻杯子（二）

*   39.3如何下注（一）

*   39.4如何下注（二）

*   39.5如何下注（三）

*   39.6风险的度量（一）

*   39.7风险的度量（二）

*   39.8风险的度量（三）

*   39.9风险的度量（四）

*   39.10Alpha（一）

*   39.11Alpha（二）

*   39.12Alpha（三）

*   39.13常识性的数据

*   39.14波动性的计算（一）

*   39.15波动性的计算（二）

*   39.16指标的计算、相关系数

*   40.1配对交易策略原理—基本名词（一）

*   40.2配对交易策略原理—基本名词（二）

*   40.3套利原理示意图

*   40.4商品板块与产业链

*   40.5跨品种价差vs交易时机

*   40.6价差方案V1—简单的上下边界阈值（一）

*   40.7价差方案V1—简单的上下边界阈值（二）

*   40.8价差方案V1—简单的上下边界阈值（三）

*   40.9价差方案V1—简单的上下边界阈值（四）

*   40.10价差方案V1—简单的上下边界阈值（五）

*   40.11价差方案V1—简单的上下边界阈值（六）

*   40.12价差方案V2—布林带通道突破回归（一）

*   40.13价差方案V2—布林带通道突破回归（二）

*   40.14价差方案V2—布林带通道突破回归（三）

*   40.15价差方案V2—布林带通道突破回归（四）

*   40.16主力合约切换日期不同步

*   40.17配对合约交易时段不同

*   41.1跨期价差vs交易时机（PTA）

*   41.2价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（一）

*   41.3价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（二）

*   41.4价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（三）

*   41.5价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（四）

*   41.6价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（五）

*   41.7价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（六）

*   41.8价差方案V3—用乖离率衡量价差变动（七）

*   41.9可尝试改进的方向

*   41.10统计套利之股票配对交易策略

*   42.1基本面量化概述（一）

*   42.2基本面量化概述（二）

*   42.3巴菲特的投资密码（一）

*   42.4巴菲特的投资密码（二）

*   42.5巴菲特的多因子模型模拟

*   42.6Alpha的非常规定义

*   42.7基本面数据的获取

*   42.8财务报表基础知识（一）

*   42.9财务报表基础知识（二）

*   42.10资产负债表中的陷阱（一）

*   42.11资产负债表中的陷阱（二）

*   42.12现金流量表中的陷阱

*   42.13利润表中的陷阱（一）

*   42.14利润表中的陷阱（二）

*   42.15操纵利润的方法（一）

*   42.16操纵利润的方法（二）

*   42.17调节净利润的方法（一）

*   42.18调节净利润的方法（二）

*   42.19调节净利润的方法（三）

*   43.1财报公布的时间和项目

*   43.2时间序列数据（一）

*   43.3时间序列数据（二）

*   43.4实战：Html文档解析

*   43.5实战：提取表格内数据

*   43.6实战：提取文本内数据（一）

*   43.7实战：提取文本内数据（二）

*   43.8基本面因子的提取和处理（一）

*   43.9基本面因子的提取和处理（二）

*   44.1课程简介

*   44.2财务分析分类

*   44.3风险

*   44.4运营效率、盈利能力及质量

*   44.5前景与评估

*   44.6财务评分卡框架概述

*   44.7财务分类权重打分框架

*   44.8财务评分计算方法

*   44.9财务评分卡框架

*   44.10财务指标计算

*   44.11实例

*   45.1什么是策略评价指标（一）

*   45.2什么是策略评价指标（二）

*   45.3总资产（一）

*   45.4总资产（二）

*   45.5总资产、净值、流程图、收益

*   45.6收益曲线

*   45.7年化收益（一）

*   45.8年化收益（二）

*   45.9夏普比率（一）

*   45.10夏普比率（二）

*   45.11夏普比率（三）

*   45.12夏普比率（四）

*   45.13最大回撤（一）

*   45.14最大回撤（二）

*   45.15Alpha&Beta（一）

*   45.16Alpha&Beta（二）

*   45.17Alpha&Beta（三）

*   45.18信息率

*   45.19总结

*   46.1风险vs收益

*   46.2如何评价（一）

*   46.3如何评价（二）

*   46.4运气or实力

*   46.5交易品种与策略类型

*   46.6从哪些方面改进策略（一）

*   46.7从哪些方面改进策略（二）

*   46.8从哪些方面改进策略（三）

*   46.9从哪些方面改进策略（四）

*   47.1改进型ROE的实现（一）

*   47.2改进型ROE的实现（二）

*   47.3改进型ROE的实现（三）

*   47.4改进型ROE的实现（四）

*   47.5改进型ROE的实现（五）

*   47.6Boll中轨支撑反弹的实现（一）

*   47.7Boll中轨支撑反弹的实现（二）

*   47.8Boll中轨支撑反弹的实现（三）

*   47.9Boll中轨支撑反弹的实现（四）

*   47.10Boll中轨支撑反弹的实现（五）

*   47.11Boll中轨支撑反弹的实现（六）

*   47.12Boll中轨支撑反弹的实现（七）

*   47.13“次日机会”量价因子的实现（一）

*   47.14“次日机会”量价因子的实现（二）

*   47.15“次日机会”量价因子的实现（三）

*   48.1模块化交易系统架构图回顾

*   48.2常见的实盘对接方式（一）

*   48.3常见的实盘对接方式（二）

*   48.4如何缩小回测与实盘之间的差异（一）

*   48.5如何缩小回测与实盘之间的差异（二）

*   48.6日志系统的主要环节

*   48.7日志的分类

*   48.8Python的日志框架和使用（一）

*   48.9Python的日志框架和使用（二）

*   48.10Python的日志框架和使用（三）

*   48.11Python的日志框架和使用（四）

*   48.12Python的日志框架和使用（五）

*   48.13Python的日志框架和使用（六）

*   48.14Python的日志框架和使用（七）

*   48.15分布式日志分析的架构

*   49.1为什么强调行情数据的处理

*   49.2搭建量化平台的需要

*   49.3程序化交易的需要、排查错误的需要

*   49.4Level1 vs Level2、行情数据来源

*   49.5Tick数据样例

*   49.6从ticks到1分钟K线（一）

*   49.7从ticks到1分钟K线（二）

*   49.8从ticks到1分钟K线（三）

*   49.9集合竞价的特殊性

*   49.11复权

*   49.12复权相关的计算公式

*   49.13涨跌停价的处理、交易状态的处理

*   49.14实战案例

*   50.1量化交易体系的要素

*   50.2股票池

*   50.3择时

*   50.4风险控制、头寸管理

*   50.5评价和优化

*   50.6量化策略逻辑

*   51.1自建交易系统的必要性

*   51.2模块化交易系统的划分和架构

*   51.3数据管理子系统的主要功能

*   51.4因子管理子系统、策略管理子系统的主要功能

*   51.5交易决策子系统、执行子系统的主要功能

*   52.1典型的金融产品、技术指标的分类

*   52.2指标

*   52.3期货交易与股票交易的区别

*   52.4期权品种、期权价格的影响因素

*   52.5期权的四大基本策略、期权套利策略

*   52.6趋势分析和量价分析

*   52.7最根本的数据处理

*   52.8量化平台和实盘接口

*   52.9打造完整的交易系统（一）

*   52.10打造完整的交易系统（二）

*   52.11打造完整的交易系统（三）

*   53.1满足什么要求才能上实盘（一）

*   53.2满足什么要求才能上实盘（二）

*   53.3满足什么要求才能上实盘（三）

*   53.4数据

*   53.5实盘交易接口的测试

*   53.6交易系统的压力测试

*   53.7人工干预、预案、心理准备（一）

*   53.8人工干预、预案、心理准备（二）

*   53.9总结

2.14除权

*   复权、打新和配股

49.10除权

*   除息

配套笔记（53 份 PDF）

56 零基础也能学量化量化投资一月特训班

*   ​1.7月30日—1 量化投资​(

*   ​1.7月30日—2 量化投资​(

*   ​2.7月31日—1 量化投资一月特训班​(

*   ​2.7月31日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​3. 8月1日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​3.8月1日—1量化投资一月特训班​(

*   ​4.8月2日—1量化投资一月特训班​(

*   ​4.8月2日—2量化投资一月特训班​(

*   ​5.8月3日—1量化投资一月特训班​(

*   ​5.8月3日—2量化投资一月特训班​(

*   ​6.8月6日—1 量化投资一月特训班​(

*   ​6.8月6日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​6.8月6日—3 量化投资一月特训班​(

*   ​7.8月7日—1量化投资一月特训班​(

*   ​7.8月7日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​8.8月8日—1量化投资一月特训班​(

*   ​8.8月8日—2量化投资一月特训班​(

*   ​9.8月9日—1 量化投资一月特训班​(

*   ​9.8月9日—2量化投资一月特训班​(

*   ​10.8月10日—1量化投资一月特训班​(

*   ​10.8月10日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​11.8月13日—1量化投资一月特训班​(

*   ​11.8月13日—2量化投资一月特训班​(

*   ​12.8月14日—1 量化投资一月特训班​(

*   ​12.8月14日—2量化投资一月特训班​(

*   ​13.8月15日—1量化投资一月特训班​(

*   ​13.8月15日—2量化投资一月特训班​(

*   ​14.8月16日—1 量化投资一月特训班​(

*   ​14.8月16日—2量化投资一月特训班​(

*   ​15.8月17日—1量化投资一月特训班​(

*   ​15.8月17日—2量化投资一月特训班​(

*   ​16.8月20日—1量化投资一月特训班​(

*   ​16.8月20日—2量化投资一月特训班​(

*   ​17.8月21日—1量化投资一月特训班​(

*   ​17.8月21日—2 量化投资一月特训班​(

*   ​18. 8月22日—2量化投资一月特训班​(

*   ​18.8月22日—1量化投资一月特训班​(

*   ​19.8月23日—1量化投资一月特训班​(

*   ​19.8月23日—2量化投资一月特训班​(

*   ​20.8月24日 量化投资一月特训班​(

*   ​21.8月27日—1量化投资一月特训班​(

*   ​21.8月27日—2量化投资一月特训班​(

*   ​21.8月27日—3量化投资一月特训班​(

*   ​22.8月28日—1量化投资一月特训班​(

*   ​22.8月28日—2量化投资一月特训班​(

*   ​23.8月29日—1量化投资一月特训班​(

*   ​23.8月29日—2量化投资一月特训班​(

*   ​24.8月30日—1量化投资一月特训班​(

*   ​24.8月30日—2量化投资一月特训班​(

*   ​25.8月31日—1量化投资一月特训班​(

*   ​25.8月31日—2量化投资一月特训班​(

*   ​25.8月31日—3量化投资一月特训班​(

*   ​25.8月31日—4量化投资一月特训班​(