課程名稱：量化投資就業班-360小時助力量化Career

課程類目：量化投資

課程類型：正式課

授課形式：現場+遠程

免費試聽：是

適合基礎：零基礎學員

上課人數：30

班級名稱：基礎班

上課時間：周一到周五8-17點

開班時間：每月開課

課時數量：360

課程亮點

朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學、定期直播串講、五分鐘內有問必答、出勤率和進度監督、作業與測試

學習目標

1，通過專業，有針對性的課程提升自己的量化投資技能； 2，通過量化投資領域從業的講師授課，掌握量化投資實戰經驗； 3，通過360小時高強度的學習與訓練，實現獨立編寫策略的目標； 4，通過畢業答辯的能力展現，彌補招聘中無法吻合的條件要求。

課程內容

01章量化投資概述（3課時）

01-01量化投資的定義 (量化, 金融, 工程, 交易)

01-02量化投資行業現狀 (國外, 國 內)

01-03量化投資行業展望 (崗位職業, 互聯網金融, 金融科技)

02章金融理論：金融基礎知識（12課時）

02-01經濟金融原理

02-02證券及衍生品

02-03期貨及衍生品

03章Python基礎（12課時）

03-01語言介紹和對比

03-02安裝、配置和IDE

03-03python基礎和特性

04章Python進階（12課時）

04-01numpy

04-02pandas

04-03scipy

04-04matplotlib

05章Python三方庫（3課時）

05-01清單介紹

06章數學-概率論與數理統計（6課時）

06-01理論和python案例

07章數學-微積分（3課時）

07-01理論和python案例

08章數學-線性代數（6課時）

08-01理論和python案例

09章數據庫（6課時）

09-01mysql

09-02mongdb

10章大數據理論與技術（12課時）

10-01hadoop

10-02spark

11章機器學習理論（12課時）

11-01概念、類型、應用場景

11-02監督學習

11-03無監督學習

11-04半監督學習

11-05強化學習

11-06深度學習

11-07遷移學習

11-08其他

12章機器學習技術（24課時）

12-01sklearn

12-02keras

12-03TensorFlow

13章金融理論-金融專業知識（12課時）

13-01專業技能

13-02證券估值

13-03衍生品定價

14章量化相關軟件

14-01同花順、通達信-軟件使用,公式,指標,信號（3課時）

14-02joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介紹,數據,功能,案例（6課時）

14-03TB、WH、TS、YT、MC-軟件介紹,數據,功能,案例（6課時）

14-04國泰安、天軟、Wind-軟件介紹,數據,功能,案例（6課時）

15章Python量化相關庫（12課時）

15-01tushare

15-02talib

16章模型案例-模型研發流程（12課時）

16-01模型原型

16-02數據

16-03模型模板

16-04回測

16-05優化

16-06業績評價

17章模型案例-擇時模型:技術指標模型（12課時）

17-01模型原型：ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid

17-02數據類型、源和清洗

17-03模型信號

17-04歷史回測

17-05參數優化

17-06業績評價

18章模型案例-擇時模型:K線形態與組合模型（12課時）

18-01模型原型：希望之星,**昏之星,紅三兵,綠三兵,圓弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”頂

18-02數據類型、源和清洗

18-03模型信號

18-04歷史回測

18-05參數優化

18-06業績評價

19章模型案例-擇時模型:經典日內模型（12課時）

19-01模型原型：hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid

19-02數據類型、源和清洗

19-03模型信號

19-04歷史回測

19-05參數優化

19-06業績評價

20章模型案例-擇時模型:機器學習模式識別（24課時）

20-01模型原型：線性回歸,邏輯回歸,決策樹,隨機森林,SVM,神經網絡

20-02數據類型、源和清洗

20-03模型信號

20-04歷史回測

20-05參數優化

20-06業績評價

21章模型案例-因子模型:基本面因子（12課時）

21-01模型原型：因子模型、套利定價模型（APT）

21-02數據類型、源和清洗-財務因子（盈利性、估值、現金流、成長性、營運能力、資本結構）；統計因子（換手率、波動率）；一致預期因子（分析師評級、盈利預測）

21-03模型信號

21-04歷史回測

21-05參數優化

21-06業績評價

22章模型案例-因子模型:技術因子（12課時）

22-01模型原型：因子模型

22-02數據類型、源和清洗

22-03模型信號

22-04歷史回測

22-05參數優化

22-06業績評價

23章模型案例-因子模型:數據挖掘另類因子（12課時）

23-01模型原型：因子模型

23-02數據類型、源和清洗-事件；輿情；大數據

23-03模型信號

23-04歷史回測

23-05參數優化

23-06業績評價

24章模型案例-套利（12課時）

24-01無風險套利理論

24-02無風險套利案例

24-03ETF套利

24-04期現套利

24-05跨期套利

24-06跨品種套利

24-07跨市場套利

24-08期權套利

24-09配對模型

24-10統計套利原理

24-11統計套利案例

25章模型案例-阿爾法對沖（alpha hedge）（12課時）

25-01capm

25-02套利定價模型（APT）

25-03案例

26章模型案例-聰明貝塔（smart beta）（12課時）

26-01同因子投資、阿爾法投資的相同和區別

26-02產生背景

26-03案例

27章模型案例-資產配置（12課時）

27-01Equal Weight

27-02risk parity

27-03Minimum Variance

27-04Markowitz Model

27-05Black-Litterman Model

28章交易接口（12課時）

28-01股票交易接口

28-02期貨交易接口

28-03其他交易標的交易接口

29章量化系統（24課時）

29-01rqalpha

29-02zipline

29-03vnpy

30章量化交易經驗分享（6課時）

30-01交易分享

30-02模型開發分享

30-03技術分享

31章量化投資崗位就業指導（6課時）