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使用 QuantConnect 进行金融和算法交易的 Python
学习使用 Python、Pandas、Matplotlib 和 QuantConnect Lean Engine 进行财务分析和交易
讲师：Jose Portilla
![图片[1]-Python金融与QuantConnect算法交易 | Python for Finance and Algorithmic Trading with QuantConnect-幻仿编程](https://hfbc101.com/wp-content/uploads/2026/01/【00441】python-for-finance-and-algorithmic-trading-with-quantconnect-1.webp)
您将学到什么
- 学习使用强大的 Python 库，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib
- 了解现代投资组合理论
- 使用蒙特卡洛模拟技术优化投资组合配置
- 了解 SciPy 最小化算法以创建优化的投资组合
- 使用和理解股票基本面数据，例如 CFC、收入和 EPS
- 计算任何股票的夏普比率
- 了解股票的累计收益和每日平均收益
- 学习使用 QuantConnect 的 LEAN 引擎进行自动交易
- 了解布林线和其他经典技术分析
- 使用算法交易来交易衍生期货合约
- 深入了解 CAPM – 资本资产定价模型
- 使用基本股票公司数据创建基于规则的交易算法
- 了解夏普比率的替代方案，例如索提诺比率
- 学习阅读和理解回测，包括概率夏普比率
- 在 QuantConnect 上进行研究，包括全方位股票选择筛选
要求
- 基本的 Python 经验
描述
欢迎来到终极在线课程，从零开始学习 Python 金融，包括使用 LEAN Engine 进行算法交易！
本课程将指导您了解使用Python 进行金融以及使用强大的 LEAN 引擎在 QuantConnect 平台上进行算法交易所需的一切知识！
本课程旨在将核心金融概念与清晰的 Python 代码联系起来。你将学习金融科技生态系统中备受追捧的实用技能。
我们将涵盖金融专业人士使用的以下主题：
- Python速成课程基础知识
- NumPy 用于高速数值处理
- Pandas 高效数据分析
- Matplotlib 用于数据可视化
- 股票收益分析
- 累计每日收益
- 波动性和证券风险
- EWMA（指数加权移动平均线）
- 夏普比率
- 投资组合配置优化
- 有效前沿和马科维茨优化
- 基金类型
- 订单簿
- 卖空
- 资本资产定价模型
- 股票分割和股息
- 有效市场假说
- 使用 QuantConnect 进行算法交易
- 期货交易
- 期权交易
- 以及更多！
为什么选择这门特定的课程来学习 Python、金融和算法交易？
- 本课程首先教您一些用于数据分析和可视化的 Python 中最重要和最流行的库，包括 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。
- 每场讲座都包含高质量的高清视频，其中包含清晰的说明和相关的理论幻灯片，以及带有解释性代码和文本的完整 Jupyter Notebook。
- 本课程涵盖了完整的内容，让您能够真正将您的想法实现为算法，其他在线课程实际上从未向您展示如何利用新知识进行交易！
- 我们的 QA 论坛拥有强大的在线社区，拥有数千名学生和专门的助教，并且学生可以在我们的 Discord 服务器上进行互动。
所有这些都附带 30 天退款保证，因此您可以绝对无风险地试用该课程！
本课程适合哪些人：
- Python 开发人员有兴趣了解更多有关金融、市场和算法交易的知识。
| 共 125 节课程 • 总时长 22 小时 46 分钟 | |
| 第一章 课程欢迎与概述 | |
| 1. 课程大纲概述 | 7分8秒 |
| 2. 课程概览讲座（请勿跳过） | 4分17秒 |
| 3. 安装与Jupyter设置 | 13分49秒 |
| 第二章 Python 速成课程 | |
| 1. Python速成课程简介第1节 | 1分16秒 |
| 2. Python 速成课程 – 第1部分 | 19分 |
| 3. Python速成课程 第2部分 | 13分37秒 |
| 4. Python 速成课程 第3部分 | 15分2秒 |
| 5. Python 速成课程练习 – 概述 | 4分13秒 |
| 6. Python速成课程练习解答 | 9分6秒 |
| 第三章 NumPy | |
| 1. NumPy 入门 第1节 | 2分14秒 |
| 2. NumPy 数组 | 22分41秒 |
| 3. NumPy 索引与选择 | 11分6秒 |
| 4. NumPy 操作 | 8分14秒 |
| 5. NumPy 练习概览 | 1分18秒 |
| 6. NumPy 练习解答 | 7分5秒 |
| 第四章 核心 Pandas | |
| 1. 核心Pandas主题介绍 | 1分59秒 |
| 2. Pandas Series 第1部分 | 9分28秒 |
| 3. Pandas Series 第2部分 | 10分41秒 |
| 4. Pandas DataFrames 第1部分 创建DataFrame | 19分27秒 |
| 5. Pandas DataFrames 第2部分 基本属性 | 8分18秒 |
| 6. Pandas DataFrames 第3部分 处理列 | 13分57秒 |
| 7. Pandas DataFrames 第4部分 处理行 | 14分30秒 |
| 8. Pandas 条件筛选 | 17分41秒 |
| 9. Pandas 实用方法 单列应用 | 13分47秒 |
| 10. Pandas 实用方法 多列应用 | 17分23秒 |
| 11. Pandas 实用方法 统计信息 | 15分48秒 |
| 12. Pandas 合并数据框 连接操作 | 10分24秒 |
| 13. Pandas 合并数据框 – 内连接 | 12分4秒 |
| 14. Pandas 合并数据框 左右连接 | 6分7秒 |
| 15. Pandas – 合并DataFrames – 外连接 | 10分38秒 |
| 16. Pandas IO CSV文件 | 10分20秒 |
| 17. Pandas IO HTML | 14分40秒 |
| 18. Pandas IO Excel文件 | 7分20秒 |
| 19. Pandas IO SQL | 18分19秒 |
| 20. Pandas练习项目 | 4分23秒 |
| 21. Pandas 练习项目解决方案 | 18分38秒 |
| 第五章 Matplotlib | |
| 1. Matplotlib 入门教程 | 4分6秒 |
| 2. Matplotlib 基础 | 12分35秒 |
| 3. Matplotlib 理解 Figure 对象 | 7分32秒 |
| 4. Matplotlib 实现图形和坐标轴 | 14分30秒 |
| 5. Matplotlib – 图形参数 | 4分55秒 |
| 6. Matplotlib 子图功能 | 19分17秒 |
| 7. Matplotlib样式设置 – 图例 | 7分2秒 |
| 8. Matplotlib样式设置 – 颜色与样式 | 14分29秒 |
| 9. 高级Matplotlib命令（可选） | 3分52秒 |
| 10. Matplotlib 练习问题概览 | 6分10秒 |
| 11. Matplotlib 练习题目解答 | 16分39秒 |
| 第六章 Pandas与金融 | |
| 1. Pandas与金融入门 | 1分47秒 |
| 2. 核心Pandas时间方法 | 21分 |
| 3. Pandas 数据可视化 | 20分14秒 |
| 4. 使用 Pandas 可视化时间序列数据 – 第1部分 | 17分11秒 |
| 5. 使用Pandas可视化时间序列数据 – 第2部分（可选） | 8分55秒 |
| 6. Pandas滚动统计 | 8分12秒 |
| 7. Pandas时间偏移与行计算 | 12分19秒 |
| 8. 基于Python API的数据源 | 12分16秒 |
| 9. 替代数据源与平台 | 8分8秒 |
| 10. Pandas与金融 练习概览 | 5分33秒 |
| 11. Pandas与金融 练习解答 | 19分56秒 |
| 第七章 使用Python学习金融概念 | |
| 1. 使用Python介绍金融概念 | 1分52秒 |
| 2. 有效市场假说 | 14分12秒 |
| 3. 收益率的测量 | 7分36秒 |
| 4. 风险度量 | 5分37秒 |
| 5. 夏普比率理论与直觉 | 8分54秒 |
| 6. 使用Python计算夏普比率 | 8分4秒 |
| 7. 索提诺比率 – 理论与直观理解 | 3分26秒 |
| 8. 使用Python计算索提诺比率 | 7分29秒 |
| 9. 概率夏普比率 – 理论与直觉 | 6分49秒 |
| 10. 使用Python计算概率夏普比率 | 8分8秒 |
| 11. 现代投资组合理论 | 10分16秒 |
| 12. Python中的等权重投资组合 | 23分2秒 |
| 13. 对数收益率的理论与直观理解 | 6分11秒 |
| 14. 使用Python进行蒙特卡洛模拟 | 15分26秒 |
| 15. 使用SciPy进行最小化搜索 | 11分22秒 |
| 16. Python中的有效前沿 | 12分50秒 |
| 17. 资本资产定价模型 | 13分6秒 |
| 18. CAPM与Python 第1部分 探索数据与市场 | 21分51秒 |
| 19. CAPM 与 Python 第2部分 Beta 与 Alpha | 15分38秒 |
| 第八章 股票市场分析毕业项目 | |
| 1. 毕业设计项目介绍 | 6分5秒 |
| 2. 毕业项目解决方案 – 第1部分 – 收益分析 | 17分14秒 |
| 3. Capstone项目解决方案 – 第2部分 – 成交量分析 | 6分 |
| 4. Capstone项目解决方案 – 第3部分 – 技术分析 | 7分4秒 |
| 第九章 使用QuantConnect进行算法交易基础 | |
| 1. 算法交易基础概述 | 1分38秒 |
| 2. 算法交易基础 – 学习路径 | 4分16秒 |
| 3. 算法交易 – 核心概念 | 9分54秒 |
| 4. QuantConnect平台概览 | 12分11秒 |
| 5. 购买股票核心概念第1部分 | 24分6秒 |
| 6. 购买股票核心概念第2部分 | 17分17秒 |
| 7. 在QuantConnect上购买证券 第1部分 初始化方法 | 9分39秒 |
| 8. 在QuantConnect上购买证券 第2部分 OnData方法 | 5分42秒 |
| 9. 回测 – 核心概念 | 11分17秒 |
| 10. QuantConnect购买证券 – 第3部分 – 回测与多证券 | 11分39秒 |
| 11. 出售证券 – 第1部分 – 投资组合清算 | 18分46秒 |
| 12. 卖出证券 第2部分 基于时间的退出 | 11分17秒 |
| 13. 销售证券 第3部分 利润门槛退出 | 15分33秒 |
| 14. 订单系统 | 2分37秒 |
| 15. QuantConnect上的市价单 | 13分40秒 |
| 16. QuantConnect上的限价单 | 10分9秒 |
| 17. QuantConnect上的止损市价单 | 16分13秒 |
| 18. QuantConnect上的限价止损单 | 9分17秒 |
| 19. QuantConnect上的开盘市价单和收盘市价单 | 2分48秒 |
| 20. 获取价格与股票信息 | 17分17秒 |
| 21. 订单票务系统概览 | 7分9秒 |
| 22. 与OrderTickets交互和更新 – 第1部分 | 15分43秒 |
| 23. 与OrderTickets交互和更新 – 第2部分 | 10分55秒 |
| 24. 条件购买 – 调度函数 | 15分42秒 |
| 25. 条件购买 – 价格比较 | 12分2秒 |
| 26. 杠杆 – 理论与直觉 | 5分11秒 |
| 27. 杠杆交易示例 – QuantConnect | 12分11秒 |
| 28. 做空理论与直觉 | 6分41秒 |
| 29. 做空示例 – QuantConnect | 7分48秒 |
| 30. 保证金追缴通知 | 17分23秒 |
| 第十章 QuantConnect研究、绘图、股票池选择 | |
| 1. 研究与绘图部分介绍 | 1分18秒 |
| 2. QuantConnect 图表 | 6分30秒 |
| 3. 自定义图表 | 9分50秒 |
| 4. 烛台图 | 9分33秒 |
| 5. 组合绘图 | 8分27秒 |
| 6. 修改绘图属性 | 5分36秒 |
| 7. QuantBook和研究笔记本概述 | 3分17秒 |
| 8. 研究笔记本 – 第1部分 – 证券历史数据 | 12分23秒 |
| 9. 研究笔记本 – 第2部分 – 基础数据 | 17分9秒 |
| 10. 研究笔记 第3部分 技术指标 | 12分51秒 |
| 11. 宇宙选择 – 核心理念 | 10分47秒 |
| 12. 宇宙选择 第1部分 粗筛选 | 24分32秒 |
| 13. Universe Selection 第2部分 OnSecuritiesChanged 方法 | 10分21秒 |
| 14. 宇宙选择 第3部分 精细筛选 | 16分24秒 |
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