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量化学习

发表于2025-06-13|更新于2026-06-14
|字数总计:3|阅读时长:1分钟|阅读量:
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目录
  1. 什么是量化
  2. 什么是量化交易
  3. 量化交易基本流程
  4. 回测的四大陷阱
  5. 量化交易发展历程
  6. 随机漫步理论
  7. 正态分布
    1. Python 矢量运算
  8. DataFrame数据生成
    1. 生成日期序列
    2. 创建股票DataFrame
    3. 用Pandas绘图
  9. Matplotlib函数式绘图
    1. 核心函数一览
  10. Matplotlib对象式绘图
    1. 对象式API对照函数式
  11. Matplotlib模拟随机漫步轨迹
    1. 随机漫步轨迹核心逻辑
    2. 1000次随机漫步模拟
  12. 概率与市场博弈
    1. 伯努利分布
    2. 概率在市场中的应用
    3. 三种市场模型对比
  13. yfinance获取股票数据
    1. 常用查看方法
    2. 绘制收盘价
  14. 常用股票数据接口对比
    1. Tushare Pro版
    2. AkShare
    3. 其他方式
  15. 网络爬虫原理
  16. 爬虫抓取东方财富网股吧
  17. 访问DataFrame股票数据
    1. 访问全部元素
    2. 访问某列
    3. 访问某行（切片）
    4. 元素级访问 loc vs iloc
    5. 混合标签和位置的情况
    6. datetime索引的坑
  18. 遍历DataFrame股票数据
    1. for..in循环（最慢）
    2. iterrows()（次慢）
    3. apply()（较快）
    4. 矢量化（最快）
  19. 分时明细数据周期重采样
  20. 主力资金流入流出
  21. 除权数据前复权和后复权处理
    1. 除权除息
    2. 前复权
    3. 后复权
    4. 量化必须用复权数据
    5. 复权涨跌幅
    6. 前复权 vs 后复权选哪个
  22. Matplotlib版股票行情界面
    1. 绘制K线图
    2. 移动平均线 (SMA)
    3. 成交量
    4. MACD
    5. KDJ
  23. Web 版股票行情界面
    1. 绘制K线图
    2. 绘制移动平均线
    3. 绘制成交量
    4. 绘制买卖点
    5. 技术指标集成
  24. TA-Lib
    1. 通用 MA 函数
  25. TA-Lib 封装
    1. 封装思路
  26. 线性回归算法选股策略
    1. 回归现象
    2. 线性回归
    3. 线性回归的实现
    4. 应用于选股的逻辑
    5. 计算走势角度
    6. 思考
  27. 欧奈尔 RPS 指标选股策略
    1. RPS 的选股逻辑
    2. RPS 指标的计算
    3. CANSLIM 系统
  28. 海龟择时策略
    1. N日突破择时策略
    2. 计算 N1 日最高价
    3. 计算 N2 日最低价
    4. 构建买卖信号
    5. 买卖信号区间可视化
    6. 思考
  29. 收益与风险维度度量策略
    1. 策略收益
    2. 基准收益
    3. 最大回撤
    4. 计算最大回撤
    5. 收益与风险图表集成
    6. 思考
  30. 择时策略融入 ATR 风险管理
    1. ATR 是什么
    2. 计算 ATR
    3. 止盈止损逻辑
    4. 思考
  31. 择时策略融入 ATR 动态仓位管理
    1. ATR 资金管理的原理
    2. ATR 头寸管理的实现
    3. ATR 动态仓位调整
    4. ATR 动态止损价位
  32. 蒙特卡洛算法最优化策略参数
    1. 枚举法的思想
    2. 信号生成逻辑
  33. 基于凯利公式的仓位管理
    1. 什么是凯利公式
    2. 凯利公式的威力
    3. 总结
  34. 量化回测中常见的陷阱
    1. 前视偏差
    2. 偷价
    3. 手续费
    4. 滑点
    5. 过度优化
    6. 总结
  35. 创建属于自己的回测框架
    1. 策略回测流程
    2. 示例程序
  36. 查缺补漏
    1. K 线
    2. 移动平均线 (SMA)
    3. 成交量
    4. MACD
    5. KDJ
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