课程概括
该课程已完结,共6课时,有效期15年,为AI量化全流程从理论到实战教学,内容全面深入且理论结合实操。
讲师介绍
AI量化邹老师是国内最早期银行决策科学创始人,有华为、淘宝等大厂工作经验,担任过淘宝P9数据决策总监。自2016年起从事AI量化研究,先后助力大型企业搭建海量因子工程体系。
课程亮点
1. 全流程实战教学:从目标定义到最终交易自动化,理论与实战紧密结合。
2. 内容前沿全面:覆盖AI量化交易各个核心环节,系统性强。
3. 配备丰富资料:含有20G+真实案例数据,并提供源代码,可完全复现。
4. 讲师经验丰富:讲师来自AI量化研究院,理论功底扎实,实战经验丰富。
课程设计思路
课程由浅入深,先从量化交易目标定义、数据处理、因子挖掘入手,接着深入标准化模型构建、评估、调优等方面。之后重点讲解不对称模型、迁移学习、策略更新等高阶主题,最后讲解自动信号生成和交易自动化等工程化实践内容,理论讲解与实战案例紧密结合 。
课程大纲
1. 课前安排:包括环境搭建(如安装Anaconda最新版本、明确机器配置要求、安装相应算法包)和下载相关数据(设置完整的数据路径)。
2. 因子工程与机器学习基础知识:涉及数据分析基础、常见因子类型、因子工程与机器学习的运用、海量强化因子的选择和应用、基于历史数据的因子简单策略、不同市场环境下因子时空特性及表现评估等。
3. 量化策略建模目标设定和建模全流程实战:讲解目标设定与交易规划原则、机器学习在量化中的常见陷阱及应对、从因子到自动化交易的全流程框架设计、交易策略建模全流程设计实操(回归和分类)。
4. 模型调优以及策略评估与实施:包含回测与绩效风险评价指标分析、模型调优(模型稳定性、防止过拟合等)、超参数的应用及调优前后实际效果对比。
5. 带止盈止损建模方法实战:介绍止盈止损策略设计方法、简单迁移学习、带止盈止损的建模方法、滚动学习和迁移学习基础知识以及迁移学习代码实操。
6. 综合实战项目:增量学习及自动化部署:涵盖增量迁移学习概述、在商品期货量化中的实际应用案例、交易信号生成、执行部署对接以及自动化交易部署案例分析。
7. 因子工程设计:包括因子工程概述、海量强化因子设计方法论、因子设计框架介绍以及因子设计实战和工程落地。
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发布于17小时前 上海



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