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【量化金融分析师】-第一章

<!doctype html>量化投资AQF

量化投资AQF

AQF核心知识介绍

Part one 量化投资基础

  • 1.1 量化投资背景
  • 1.2 量化投资的决策流程

  • 1.3 量化投资策略思想

    量化择时、商品CTA策略、动量及反转策略、事件驱动型策略、基金结构套利、机器学习量化策略、宏观择时及行业轮动、大数据及舆情分析、相对价值策略、高频交易策略、多空alpha策略、期权交易策略、多因子策略、其他策略、衍生品低风险套利

Part two Python语言编程基础

Part there Python基础策略实现

  • 3.1 交易策略基础

    • Python 策略的Library

  • 3.2 简单交易策略纯Python实现和回测

    • 均线模型及均线模型的优化
    • 技术指标模型的实现（CCI、布林带、多指标交易系统）
    • Momentum Strategy及优化
    • Mean Reversion Strategy 及优化
    • 配对交易策略
    • 舆情及大数据分析实战策略实现
    • 机器学习与量化交易投资策略
    • 交易策略的简单回测和业绩衡量

Part four 量化实盘交易

  • 4.1 量化实盘交易基础

    • Socket 介绍
    • Stream 数据
    • PC端模拟Server和Client实现实时数据的传输
    • 数据的Resample：tick数据变分钟线等

  • 4.2 海外平台的自动化交易实现

    • Oanda平台

      • Oanda平台介绍
      • Oanda平台API介绍
      • Oanda平台数据、合约调取
      • Oanda平台实现程序化下单
      • Oanda平台实现程序化交易策略

    • IB平台

    • Gemini平台

  • 4.3 期货量化交易实盘交易

Part five 量化交易系统设计

  • Python 高级编程技术

  • 面向对象的量化交易系统

    • 面向对象和面向过程
    • 面向对象编程
    • 类和模块
    • 面向对象编程实例
    • SMA均线模型的面向对象实现
    • Momentum 策略的面向对象实现
    • Mean Reversion 的面向对象实现
    • Pair Trading 交易策略的面向对象实现
    • 面向对象量化交易系统案例

  • 用凯利公式进行仓位管理

  • 对策略进行风险管理

    • Leverage
    • 最大回撤
    • VaR & Tail Risk

Part six 实战策略的第三方平台（基于优矿）实现

  • 6.1 回测与策略框架

    • 量化投资的一般过程
    • 策略回测（Back test）的基本流程
    • 回测流程的简单示例
    • 投资表现得评价指标
    • 量化策略的一般流程

  • 6.2 基于技术分析的投资策略

    • 技术指标类策略
    • K线形态类策略
    • 通道类策略

  • 6.3 基于经典方法的交易策略

    • 一月效应交易策略
    • 均值回归策略
    • 动量交易策略
    • 海龟交易策略

  • 6.4 基于投资组合理论的交易策略

    • Markowitz均值-方差模型
    • Black-Litterman模型

  • 6.5 基于风险定价的交易策略

    • CAPM模型
    • 三因子模型
    • 五因子模型

  • 6.6 基于机器学习的交易策略

    • 决策树与股票涨跌预测
    • SVM与股票涨跌预测

  • 6.7 量化投资策略其他更新

posted on 2020-03-18 16:09  pandaboy1123  阅读(347)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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