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手把手教你机器学习与量化交易实战之从零开始搭建自动交易系统

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霖霖霖
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资源介绍

手把手教你机器学习与量化交易实战之从零开始搭建自动交易系统

课程介绍:
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。
课程大纲:

  1. 1. 自动化交易综述
  2. 主要内容: 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
  3. 2. 量化交易系统综述
  4. 主要内容:回测,自动交易,策略建模,常见平台使用
  5. 3. 搭建自己的量化数据库
  6. 软件需求,数据获取方式,数据存储方式
  7. mini-project-1: 金融数据的存储,读取
  8. 4. python进行金融数据分析
  9. 主要内容:数据清理与特征选择
  10. mini-project-2: pandas与金融数据分析
  11. 5. 策略建模综述
  12. 主要内容:介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式
  13. 6. 策略建模:基于机器学习的策略建模
  14. mini-project-3: 基于机器学习的金融预测
  15. 7. 模型评估与风险控制

主要内容: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

  1. 8. 自动交易系统的搭建
  2. 主要内容:基于事件驱动型的自动交易系统
  3. Final-Project: 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)
  4. 9. 量化策略的实现
  5. mini-project-4: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。
  6. 10. 策略优化与课程总结
  7. 主要内容:如何进行模型选择与优化,课程回顾与展望:where to go from here..
  8. 注:所有的项目以作业形式给出(某些关键函数留给学生实现),第二次上课前将正确的实现方法公布到授课平台。
  9. 冯老师寄语:
  10. “主要是注重项目,项目,项目。另外,如果不想做金融的人,这门课也会得到很多收获:这是为数不多的融合机器学习和一个完整数据分析项目的有机整体,任何有志于做‘数据科学’方面工作的人都会获得宝贵的经验。”


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