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时间 |
内容 |
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第1周（2020年9月7日至2020年9月13日） |
熟悉软件基本功能： 1) Python的同学安装Anaconda，Jupyter，Spyder等软件 2) 每人获得一份国内金属期货铜、锌、镍、黄金、白银期货4年一档分笔数据和3个月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； |
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第2周（2020年9月14日-2020年9月20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 |
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第3周（2020年9月21日-2020年9月27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 |
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第4周（2020年9月28日至2020年10月4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 |
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第5周（2020年10月5日-2020年10月11日） |
因子深度加工 1) 跨品种因子回测 2) 套利策略回测； 3) 跨周期因子组合； |
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第6周（2020年10月12日-2020年10月18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； |
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第7周（2020年10月19日-2020年10月25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； |
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第8周（2020年10月26日-2020年11月1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，elastic net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； |
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第9周（2020年11月2日-2020年11月8日） |
滚动优化 1) 运用滚动方法训练、测试模型； 2) 滚动的lasso、ridge、elastic net等； 3) 滚动的投资组合优化； 4) 完成测试报告； |
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第10周（2020年11月9日-2020年11月15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； |
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第11周（2020年11月16日-2020年11月22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； |
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第12周（2020年11月23日-2020年11月29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
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内容 |
本项目 |
其他培训项目 |
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项目形式 |
样本程序+自己编程 |
理论+模拟交易 |
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主要内容 |
优化参数、设计因子、测试模型 |
手动模拟交易 |
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时间跨度 |
3个月 |
1-2个月 |
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教学方式 |
网上教学 |
现场教学 |
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所用知识 |
回归分析、机器学习等 |
简单交易规则 |
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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
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本项目 |
其他实习项目 |
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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 |
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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 |
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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 |
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知识产权 |
研究成果归个人所有 |
研究成果归公司所有 |
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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，主要是黑色系商品期货，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