第16期量化与高频研究课程（Python）
TheSixteenthQuantitativeandHighFrequencyResearchCourses（Python）
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项目目标
通过12周的远程学习，让学员完成以下几个小目标：
让学生对国内量化交易有初步的认识，可以研究出能用于实盘交易的策略；
了解主流量化研究的套路，包括如何用机器学习模型进行量化交易；
为申请研究生/博士项目增强背景；
为以后找工作提升背景；
本次新增代码详细讲解的视频，可下载方便大家终身学习
往期学员实盘业绩（小量资金、无托管机房，实盘2年11个月）
这个学员也顺利买房（较早前，实盘一年左右）：
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项目对象
项目需要一定的统计、编程、金融背景，无论是在校学生，还是已经工作的人都可以参加。
12周项目安排计划（年6月6日-年8月28日）
时间
内容
第1周（年6月6日至年6月12日）
熟悉软件基本功能：
1)Python的同学安装Anaconda，Jupyter，Spyder等软件
2)每人获得一份国内油脂油料类期货大豆(a)、豆粕(m)、棕榈油(p)、豆油(y)、菜油(OI)、菜粕(RM)期货4年一档分笔数据和1年多5档分笔数据，可以进行简单地分析和学习;
3)利用数据，实现基本的统计、绘图等功能；
第2周（年6月13日-年6月19日）
测试第一个因子：
1)按照样例程序，测试第一个预测因子的表现；使用固定金额回测，方便跨品种；
2)改变回看周期生成不同的结果；
3)画出回测曲线，统计收益率、夏普比、最大回撤等指标；
4)统计样本内、样本外的表现；
5)多品种联合回测
第3周（年6月20日-年6月26日）
测试多个因子：
1)测试约5个因子，分别生成结果；
2)对比不同的因子，总结看哪类因子比较好；
3)按照偏度、峰度调整因子
第4周（年6月27日至年7月3日）
增加趋势、反转等形态类因子
1)测试相关性、动量、波动率等方面的因子；
2)研究一些与方向无关的形态类因子；
3)大规模迭代生成因子
4)基于5档行情的因子回测
第5周（年7月4日-年7月10日）
因子深度加工
1)大规模跨品种因子回测
2)套利策略
第6周（年7月11日-年7月17日）
建立投资组合模型：
1)不同因子生成不同的资金曲线；
2)按照马科维茨、均值方差模型生成投资组合曲线；
3)按照风险平价模型生成投资组合曲线；
4)按照夏普比、主成分分析进行投资组合；
5)完成测试报告；
第7周（年7月18日-年7月24日）
线性回归模型：
1)用因子来构建线性回归模型；
2)测试不同的因变量；
3)统计各个因子的R平方、t统计量等；
4)分样本内、样本外统计R平方；
5)逐步向前回归；
6)生成资金曲线；
7)完成测试报告；
第8周（年7月25日-年7月31日）
高级线性回归模型：
1)生成带约束的线性回归模型；
2)建模前因子矩阵处理；
3)对比ridge,lasso，elasticnet的表现；
4)测试样本内、样本外的表现；
5)跨品种因子建模
6)完成测试报告；
第9周（年8月1日-年8月7日）
滚动优化
1)运用滚动方法训练、测试模型；
2)滚动的lasso、ridge、elasticnet等；
3)滚动的投资组合优化；
4)完成测试报告；
第10周（年8月8日-年8月14日）
机器学习之决策树模型
1)安装gbm,xgboost等程序包；
2)调用决策回归树研究模型，优化参数；
3)按样本内核样本外构造模型；
4)完成测试报告；
第11周（年8月15日-年8月21日）
其它频率策略：
1)利用之前的结果，选取最好的因子和模型；
2)分析中低频策略表现，生成资金曲线，划分样本内、样本外、滚动优化等；
3)分析更高频策略表现，生成资金曲线，划分样本内、样本外、滚动优化等；
第12周（年8月22日-年8月28日）
完全样本外测试
1)读取课程以来这12周的数据，清洗数据、计算因子等；
2)用之前的模型来进行完全样本外的测试；
3)一般选取最好的模型和参数进行一次性的测试；
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本项目的特点
1、直接用真实的期货高频数据建模，而不是人工合成的K线数据；
2、回测、优化程序大部分已经完成，学员只需要写最核心的部分；
3、有ppt和视频讲解；
4、导师提供完整的样本策略供学员参考、学习；
5、建模用到的都是业内主流的统计学模型，不是传统程序化交易模型；
6、从第二周开始就提供完整的策略学习，培养学员的学习兴趣；
7、循序渐进，而不是枯燥的独立重复劳动；
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与其他项目的区别
内容
本项目
其他培训项目
项目形式
样本程序+自己编程
理论+模拟交易
主要内容
优化参数、设计因子、测试模型
手动模拟交易
时间跨度
3个月
1-2个月
教学方式
网上教学
现场教学
所用知识
回归分析、机器学习等
简单交易规则
自动化程度
面向自动交易
面向手动交易
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与其他量化培训项目的区别
本项目
其他实习项目
教学方面
有导师系统教学，有样本程序学习
没有系统性教学，自己摸索为主
工作内容
研究因子、建立模型、投资组合优化等量化交易的方方面面
单纯测试研究预测因子
灵活程度
没有工作时间和场所限制
严格的工作时间和场所
时间长度
长达3个月，内容更充实
往往只有1个月
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课程形式
1、每周周日或之前会发样本程序、数据、ppt、视频，主要是国内期货，周一开始学生自行进行程序的调试和编写；
2、从课程体验来说，第2周开始学生就会接触到完整的策略和相应的资金曲线与策略评价，这样学生可以很直观地知道自己策略研究的进展；当然，稳定赚钱的策略是很难研究的，如果结果不大理想也不必气馁，本项目重在体验量化交易研究的从0到1的整个过程；
3、所有的课程内容都会在程序文档里，很多解释性的文字以注释的方式存在，因为以导师本人的学习工作经验，理论的知识很多人都没有太多精力去研究，但实践的代码还是很有吸引力的；
4、学生遇到不懂的地方，可以发邮件给导师提问。导师每天汇总学生问题，然后统一用FAQ的形式回答，因为很多问题都会重复；确实遇到难以解决的技术问题导师也会尽量单独解决；
5、一些需要创造性的程序，导师会提供参考书籍给学生学习，学生可以在这些书籍上获得一些灵感；
6、对于统计的一些基础知识，导师也会提供一些参考书籍和指定章节给学生学习；
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费用及缴费方式
1、咨询费用请在