陆家嘴学堂 Jason博士Python|算法交易高级训练精品课

算法交易六大核心知识点学习路线六步走,层层递进图片[1]-陆家嘴学堂 Jason博士Python|算法交易高级训练精品课-54学堂

陆家嘴学堂

邀请Jason博士

推出Python|算法交易高级训练精品课(18课时)

该课程旨在介绍业界常用算法交易中的核心思想与实现方法。其中包括交易回测平台的应用、常用算法交易思想、技术分析的程序实现、金融风险管理、投资组合管理以及舆情分析等核心部分。结合算法交易中必知必会知识点与全新思维进行合理编排,使得学员的学习体验更加称心,真正做到授人以渔。学员通过学习这门课能够一探算法交易的奥秘并轻松实现常用的策略设计。


Jason博士

图片[2]-陆家嘴学堂 Jason博士Python|算法交易高级训练精品课-54学堂

CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、资深金融工程师同济大学在职理学博士,德克萨斯大学联合培养长期从事金融算法、数据分析,能源矿产行业投资评价,风险管理,估值模型建立等领域研究工作,开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。拥有发明专利,著有多篇顶会算法,数据类论文,对于强化学习、特征工程有十年以上的研究。现任上市公司算法主任工程师、牵头公司人工智能和大数据技术研究。

课程内容

图片[3]-陆家嘴学堂 Jason博士Python|算法交易高级训练精品课-54学堂

阶段一:Python 基础教(4课时)

1.Python基础

1.1.Python基础语法

    条件语句,循环语句,函数与递归

1.2.程序设计环境及掌握

    Jupyter-notebook, Spyder

1.3.数据结构

     数字类、字符、列表类、
     字典、Boolean、元组及集合类

2.Numpy库常用功能及高频技巧

3.Pandas库在算法交易中应用

4.Matplotlib库介绍及应用

5.交易数据爬取Tushare和Pandas Datareader

6.案例教学

阶段二:技术分析在算法交易中的应用(2课时)

1.基本概念:对冲、协整交易、相关等等

2.常用技术分析指标

Adaptive 滑动平均,William %

Tema,RVI,RSI,抛物线Sar,MACD

3.均值回归基础

均值回归与平稳性

DF测试

Hurst比率测试

均值回归half-life

线性均值回归交易策略

4.均值回归交易策略实施

配对交易

Bollinger Bands

Scaling in

Kalman滤波

数据误差得危害

ETF与股票逃离

Cross-section 均值回归

衍生品及均值回归

5.动量策略交易

时间序列动量测试

时间序列策略优缺点

日内交易

开盘缺口交易策略

新闻驱动交易

高频策略

阶段三:投资组合管理(3课时)

1.现代投资组合理论与CAPM模型

2.有效前缘
3.投资组合最优化
4.投资组合业绩分析
Sharpe Ratio, Jensen s Alpha, 
Information Ratio,最大回撤等
5.约束条件下投资组合最优化

 拉格朗日法原理及矩阵表达

 常用最优化库的应用
6.风险预算初步
分解风险的方式 (可选)
7.Black-Litterman模型原理

 基本概念

 改进方式
8.案例:有效前缘的计算

给定约束条件下的投资组合最优化

(1) 矩阵法计算

(2) Scipy.optimize库的应用

BL模型实现及优化(可选)

阶段四:算法交易中的风险管理(3课时)

1.金融风险基础

2.优化杠杆

Kelly公式

最优化收益:模拟、历史数据

最大回撤

3.止损
4.风险指标
5.风险度量工具VAR,ES

市场风险基本概念

风险度量参数计算
6.参数法、非参数法及蒙特卡洛法
不同方法的优劣
7.Garch模型及其变种

理论及Python函数

流动性风险分析简介
8.极值理论
9.案例演示:Var和ES的参数法、
                    非参数法及蒙特卡洛法计算
阶段五:应用Quantopian进行算法交易设计(2课时)

1.算法交易基础概念与应用

2.工具,流程与常用工具
协整分析与统计套利
3.Quantopian平台使用方法及应用

Quantopian简介

Quantopian的研究基础及概念

条件过滤与遮罩

Quantopian实践

     基于布林线的交易策略及回测

     基于因子选股的交易策略及回测

     基于Delta对冲的交易策略及回测

阶段六:机器学习舆情分析在算法交易中应用(4课时)
1.统计机器学习原理

偏差与方差

误差函数 
2.常用机器学习算法

生成法

判别法

3.Python Scikit Learn库功能及用法
4.树类算法

DecisionTree, Random Forest

XGBoost
5.深度神经网络概念
6.自然语言与舆情分析
7.实操案例

 

本次课程适合的人群

图片[4]-陆家嘴学堂 Jason博士Python|算法交易高级训练精品课-54学堂

1.对算法交易感兴趣的人
2.想要学习的交易员但缺乏程序知识
3.想要业余时间赚取额外收入的人

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