簡(jiǎn)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(lái)越重要；本課程將帶領(lǐng)大家揭開(kāi)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(jiǎn)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(shì)；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(kāi)發(fā)步驟；從數(shù)據(jù)到回測(cè)以及最終的評(píng)測(cè)。
第2章 常用的數(shù)據(jù)讀取、存儲(chǔ)和操作函數(shù)
本章節(jié)梳理常見(jiàn)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(guò)程中高頻使用的函數(shù)，集中介紹numpy和pandas庫(kù)，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(shí)現(xiàn)
本章節(jié)講述單因子檢測(cè)的主要方法，通過(guò)分組、多空以及信息系數(shù)等對(duì)單因子進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)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。