簡介：現(xiàn)如今，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，投資的手段也跟隨者技術(shù)革新進(jìn)行迭代，量化在投資中的地位越來越重要；本課程將帶領(lǐng)大家揭開量化投資神秘的面紗，掌握基本的量化投資手段。
第1章 Python量化投資簡介、策略和研究流程
本章節(jié)講解什么是量化投資，量化投資的理論基礎(chǔ)以及發(fā)展趨勢；講述各種類型的量化投資策略；梳理如何進(jìn)行量化策略的研究開發(fā)步驟；從數(shù)據(jù)到回測以及最終的評測。
第2章 常用的數(shù)據(jù)讀取、存儲和操作函數(shù)
本章節(jié)梳理常見的數(shù)據(jù)處理類型，包含csv//json/xlsx/pkl/log等數(shù)據(jù)的基本處理方法與高效，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理過程中高頻使用的函數(shù)，集中介紹numpy和pandas庫，讓數(shù)據(jù)處理更高效。
第3章 單因子模型、多因子合成與多因子實現(xiàn)
本章節(jié)講述單因子檢測的主要方法，通過分組、多空以及信息系數(shù)等對單因子進(jìn)行有效的評價和篩選；介紹多因子的合成方法：等權(quán)、IC均值加權(quán)、IC_IR加權(quán)及其方法的優(yōu)劣。