先弄清楚：量化投资到底解决什么工作场景
很多转行做金融数据分析或量化研发的人，痛点不在于不懂交易，而是卡在“拿得到数据却用不起来”。这门课解决的核心场景，就是把杂乱的行情数据清洗成结构化时间序列，再基于这套数据搭出能回测的 CTA 与选股策略框架。它不教你盯盘看 K 线，而是教你用代码把交易逻辑变成可验证的规则。学完之后，你能独立完成从拉取沪深 300 等指数数据、做时间转化与可视化，到提取行业数据、拼装基础策略并跑通历史回测的完整闭环。如果你目前的工作需要做金融数据清洗、策略辅助研发，或者想从传统业务岗转做量化分析，这套体系能直接补齐你的工程化短板。
门槛与基础：它适合什么人，不建议谁看
这套资料默认你有一定的 Python 编程基础，至少能自己装环境、看懂基础的字典与循环写法。如果你完全没写过代码，建议先去补基础的语法，否则在金融时间数据处理这一块会直接卡壳。对于有基础但没接触过金融业务的人，课程从股票交易制度、行业指数提取讲起，业务门槛不算高。但如果你已经是能独立写高频交易模型的专业量化研究员，这套内容对你来说可能偏底层基建，价值不大。它最适合的，是那些懂点代码、想系统搞清楚金融数据怎么流转、策略框架怎么搭的上班族和转行者。
资料怎么用：建议的观看与练习顺序
不要一上来就扎进策略框架里，建议先从金融数据处理与可视化这块看起。这部分是整门课的地基，重点跟着把数据读取、清洗、时间转化和可视化的代码自己敲一遍，特别是沪深 300 指数数据分析那个案例，务必自己跑通。把数据处理理顺后，再进入量化基础与数据提取部分，这部分会讲股票基础和交易制度，帮你建立业务认知。看视频时不要只当纪录片看，一定要同步开着自己的编辑器，拿课程里的数据集做实操。遇到时间数据转化这种容易报错的地方，先试着自己调，调不通再回去看视频里的处理逻辑。把基础数据和业务逻辑两块吃透，后续的 CTA 策略框架你才能顺理成章地接得住，最终独立写出能跑回测的策略代码。
通过本课程的学习，可以掌握量化投资的完整体系，包括量化投资的策略基础、策略框架、CTA策略等内容
课程目录
* 01 金融数据处理与可视化分析/
* 01 金融数据读取和存储.mp4 (175.67 MB), 32:13
* 02 金融数据处理.mp4 (154.04 MB), 33:41
* 03 金融时间数据转化和处理.mp4 (53.77 MB), 14:53
* 04 金融数据可视化.mp4 (82.76 MB), 16:08
* 05 案例：沪深300指数数据时间分析.mp4 (33.65 MB), 06:16
* 02 金融量化基础与数据提取/
* 01 量化投资概述.mp4 (289.25 MB), 52:09
* 02 股票基础(上）股票基础与交易制度.mp4 (139.99 MB), 30:22
* 03 股票基础（中）股票数据和行业指数的提取.mp4 (156.17 MB), 27:31
* 04 股票基础（下）指数、因子和财务数据的提取.mp4 (288.74 MB), 49:02
* 05 期货基础和交易规则.mp4 (162.93 MB), 30:34
* 06 期货数据与量化提取.mp4 (69.44 MB), 14:28
* 07 期货流动性和波动性分析.mp4 (76.66 MB), 11:28
* 03 技术形态指标分析和实践/
* 01 K线介绍.mp4 (43.85 MB), 10:52
* 02 支撑与压力.mp4 (81.60 MB), 19:48
* 03 技术指标分类.mp4 (87.83 MB), 22:13
* 04 技术形态指标分析和实践.mp4 (239.47 MB), 51:28
* 05 常用K线形态量化实现.mp4 (185.03 MB), 35:58
* 04 经典量化策略实现/
* 01 均线交易策略原理与数据导入.mp4 (71.40 MB), 11:27
* 02 均线交易策略方法1和2实现.mp4 (71.40 MB), 11:27
* 03 计算收益率并可视化方法1.mp4 (71.43 MB), 11:27
* 04 计算收益率并可视化方法2.mp4 (71.43 MB), 11:27
* 05 均线策略优化.mp4 (31.65 MB), 04:35
* 06 动量策略概念和原理.mp4 (61.80 MB), 10:43
* 07 单日动量策略实现.mp4 (139.31 MB), 20:37
* 08 动量策略优化.mp4 (142.23 MB), 20:27
* 09 动量策略参数寻优.mp4 (98.11 MB), 14:26
* 10 均值回归策略.mp4 (92.01 MB), 15:53
* 11 均值回归策略实现.mp4 (124.69 MB), 18:06
* 12 配对交易策略.mp4 (77.51 MB), 13:40
* 13 配对交易策略实现.mp4 (138.28 MB), 20:57
* 05 量化交易策略实现和回测/
* 01 量化策略结构介绍.mp4 (67.16 MB), 15:33
* 02 量化相关API讲解.mp4 (127.65 MB), 21:50
* 03 双均线策略实现.mp4 (138.97 MB), 20:01
* 04 三均线策略实现.mp4 (48.45 MB), 07:10
* 05 策略构建思路详解.mp4 (186.33 MB), 35:28
* 06 案例：BollBrand策略实现.mp4 (65.07 MB), 09:50
* 07 案例：BiasAverage策略实现.mp4 (157.61 MB), 22:43
* 06 综合实战：CTA策略构建/
* 01 日内趋势策略原理.mp4 (87.59 MB), 21:35
* 02 Dual Thrust策略代码实现.mp4 (72.92 MB), 15:08
* 03 Rbreaker策略及代码实现.mp4 (107.23 MB), 23:45
* 04 日间趋势策略原理.mp4 (65.63 MB), 14:58
* 05 海龟策略及代码实现.mp4 (154.29 MB), 24:14
* 06 套利策略构建及代码实现.mp4 (234.02 MB), 43:36
* 07 因子数据处理与因子有效性检验/
* 01 因子数据获取和介绍.mp4 (241.33 MB), 35:27
* 02 因子去极值处理.mp4 (156.29 MB), 22:39
* 03 因子标准化处理.mp4 (107.18 MB), 15:32
* 04 因子中性化处理.mp4 (210.80 MB), 30:22
* 05 因子回归法检验.mp4 (187.19 MB), 31:29
* 06 因子IC分析法检验.mp4 (205.24 MB), 29:28
* 07 因子分层回测法检验.mp4 (165.51 MB), 23:55
* 08 多因子模型构建理论/
* 01 大类因子合成分析.mp4 (216.38 MB), 31:23
* 02 因子正交化处理共线性.mp4 (141.09 MB), 20:17
* 03 因子异方差分析.mp4 (180.72 MB), 26:08
* 04 案例：构建简单多因子策略.mp4 (133.50 MB), 19:20
* 05 科普：多因子模型基本理论.mp4 (138.47 MB), 20:17
* 09 机器学习/
* 01 机器学习简介.mp4 (275.17 MB), 47:14
* 02 【模型评估与选择】性能度量.mp4 (240.92 MB), 46:52
* 03 【模型评估与选择】评估方法.mp4 (109.13 MB), 20:04
* 04 线性回归.mp4 (471.59 MB), 01:21:05
* 05 逻辑回归.mp4 (438.53 MB), 01:12:17
* 06 K近邻算法.mp4 (96.23 MB), 16:46
* 07 决策树介绍.mp4 (190.75 MB), 32:03
* 08 【决策树】分类案例.mp4 (54.35 MB), 09:03
* 09 支持向量机.mp4 (321.96 MB), 57:39
* 10 随机森林.mp4 (182.38 MB), 35:47
* 11 集成学习基础.mp4 (249.16 MB), 45:18
* 12 强化学习模型.mp4 (146.12 MB), 28:21
* 10 多因子策略构建实战/
* 01 资本资产定价模型构建选股策略-理论.mp4 (80.09 MB), 11:27
* 02 资本资产定价模型构建选股策略-CAPM策略及代码实现.mp4 (216.26 MB), 30:59
* 03 Fama-French三因子模型选股策略构建-理论.mp4 (139.04 MB), 20:24
* 04 Fama-French三因子模型选股策略构建-python实.mp4 (80.12 MB), 11:48
* 11 机器学习算法策略构建实战/
* 01 基于机器学习的多因子选股策略-理论.mp4 (53.39 MB), 07:48
* 02 基于逻辑回归的多因子选股策略-python实现.mp4 (145.82 MB), 21:13
* 03 基于支持向量机模型的多因子选股策略-python实现.mp4 (202.07 MB), 37:14
