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課程亮點

• 深入理解量化交易的本質
• 掌握 Pandas、NumPy 等基礎工具
• 如何實現常用的金融交易技術指標
• 如何實現常用的量化交易策略
• 如何制作自己的量化交易工具

課程簡介

量化交易是一個快速發展的行業，也是 Python 在金融領域的一大應用。喜歡從事股票投資、期貨投資交易的人士，可以用量化交易輔助主觀交易，通過設計股票或者期貨的交易策略，拓寬自己的投資渠道和方法。

本專欄基于 Python，系統介紹了量化交易的基礎知識和開發實踐，讓大家對量化交易這個領域有個深入的了解。準備從事量化交易相關工作的同學，可以以本專欄為起點，開始進階 Python 量化交易。

另外，專欄中涉及了大數據分析、數學建模思想，以及 Python 第三方庫的講解和編程實踐，這些技術對于準備從事大數據分析和人工智能領域的同學同樣有所啟迪。

在內容構思上，本專欄大綱根據股票量化交易的整體流程以及由淺入深的學習過程來制定，具體如下。

從量化交易整體流程的視角：專欄從數據的下載、處理和分析入手，到講解指標策略、擇時策略、選股策略、風險策略的設計，對于回測的效果則通過圖形化方式呈現。

從由淺入深的學習過程視角：專欄從講解 Python、Pandas、Matplotlib、NumPy、統計學、數學模型這些基礎工具的使用開始，進階到應用工具實現策略模型的設計。

最后，為了將專欄中分散的知識點貫穿起來，還將講解如何制作一個簡易版的量化交易小工具，以幫助大家通過實踐從整體上掌握量化交易相關的知識。

為了能夠提供給大家更輕松的學習過程，筆者在專欄內容之外已陸續推出一些手記來輔助同學們學習本專欄內容，目前推出的擴展篇鏈接如下：

第一篇《管理概率 == 理性交易》
第二篇《線性回歸擬合股價沉浮》
第三篇《最大回撤評價策略風險》
第四篇《尋找最優化策略參數》
第五篇《標記 A 股市場漲跌周期》
第六篇《Tushare Pro 接口介紹》
第七篇《裝飾器計算代碼時間》
第八篇《矢量化計算 KDJ 指標》
第九篇《移植量化交易小工具》
第十篇《統計學預測隨機漫步》
第十一篇《TA-Lib 庫擴展介紹》
第十二篇《股票分筆數據跨周期處理》
第十三篇《TA-Lib 庫量價指標分析》
第十四篇《ATR 在倉位管理的應用》
第十五篇《扒一扒量化回測常見陷阱》
第十六篇《量化回測工具更新版 1》
第十七篇《GUI 控件在回測工具上的添加》
第十八篇《文本框顯示 Tushare 股票信息》
第十九篇《建立基于 TA-Lib 的指標庫》
第二十篇《爬蟲抓取股票論壇帖子》