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第1章 量化投资入门
1.1 量化投资概述
1.2 量化投资与传统投资的比较
1.3 量化投资的国外发展现状及国内投资市场未来展望
1.4 突发汇率、加息、商誉的应对方法
第2章 量化投资策略的设计思路
2.1 量化投资策略的研发流程
2.2 量化投资策略的可行性研究
2.3 量化平台常用语言——Python
2.4 量化投资工具——Matplotlib
2.5 Matplotlib绘制K线图的方法
第3章 量化投资策略回测
3.1 选择回测平台的技巧
3.2 调用金融数据库中的数据
3.3 回测与实际业绩预期偏差的调试方法
3.4 设置回测参数
3.5 账户设置
3.6 策略基本方法
3.7 策略运行环境
3.8 获取和调用数据
3.9 账户相关属性
3.10 策略结果展示
3.11 批量回测
第4章 量化投资择时策略与选股策略的推进方法
4.1 多因子选股策略
4.2 多因子选股技巧
4.3 择时——均线趋势策略
4.4 择时——移动平均线模型
4.5 择时——自回归策略
4.6 择时——均线混合策略
第5章 量化对冲策略
5.1 宏观对冲策略
5.2 微观对冲策略：股票投资中的Alpha策略和配对交易
5.3 数据加载
5.4 AlphaHorizon 因子分析——数据格式化
5.5 收益分析
5.6 信息系数分析
5.7 换手率、因子自相关性分析
5.8 分类行业分析
5.9 总结性分析数据
5.10 AlphaHorizon完整分析模板
第6章 数据挖掘
6.1 数据挖掘分类模式
6.2 数据挖掘之神经网络
6.3 决策树
6.4 联机分析处理
6.5 数据可视化
第7章 量化投资中数据挖掘的使用方法
7.1 SOM神经网络
7.2 SOM神经网络结构
7.3 利用SOM模型对股票进行分析的方法
第8章 量化投资的资产配置和风险控制
8.1 资产配置的定义及分类
8.2 资产配置杠杆的使用
8.3 资产配置策略
8.4 风险平价配置方法的理论与实践
8.5 资产风险的来源
8.6 风险管理细则风险控制的4种基本方法
8.7 做好主观止损的技巧
第9章 量化仓位决策
9.1 凯利公式基本概念
9.2 凯利公式实验验证
9.3 等价鞅策略与反等价鞅策略
9.4 购买股指期货IF1905被套心理分析及应对策略
9.5 期货趋势策略仓位管理方法
9.6 海龟交易法操作商品期货策略
第10章 机器学习与遗传算法
10.1 机器学习系统及策略
10.2 演绎推理及归纳推理规则
10.3 专家系统体系结构
10.4 遗传算法基本原理及应用
10.5 使用遗传算法筛选内嵌因子
第11章 人工智能在量化投资策略中的应用
11.1 人工智能选股Boosting 模型使用方法
11.2 Boosting模型因子合成
11.3 因子测试
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