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交易员Python精通课程
在6周内学习Algo交易
讲师：Python for Traders
你将学到的内容
- 编写Python脚本以收集、清洗和分析金融市场数据，用于交易决策。
- 使用历史和实时数据开发并回测算法交易策略。
- 应用定量方法和技术指标来识别交易机会。
- 构建并部署自动化交易机器人，在实时市场中执行策略。
课程要求
- 无需任何编程或交易经验。
- 具备基本的金融市场知识会有帮助，但不是必须的。
- 学习者需要一台安装好Python并可以上网的计算机。
- 课程中将介绍并提供其他所有工具、库和数据集。
课程描述
《交易者Python大师课》是一门全面且注重实践的课程，旨在教授交易员、金融专业人士和初学者如何利用Python的强大功能进行金融市场和算法交易。无论你是否有编程经验，或者是否已经熟悉交易概念，本课程都会提供分步指导，帮助你建立实用的、现实世界中的技能。你将从学习如何设置Python环境开始，掌握Pandas、NumPy和Matplotlib等关键库的使用，并收集、清洗和分析金融市场数据。
随后课程将深入讲解如何使用历史和实时数据构建、测试和优化算法交易策略。你将探索定量技术、技术指标和风险管理方法，以识别交易机会并提升表现。除了策略开发，你还将获得自动化交易和部署可在实时市场中运行的交易机器人的技能，从而在数据驱动的决策执行中获得实际优势。
通过动手练习和指导性项目，你将实践如何将市场数据转化为可操作的洞察，并学习如何评估策略的有效性。课程结束时，你将完成自己的交易脚本和自动化机器人，建立在交易中使用Python的信心，并准备好探索更高级的定量方法。本大师课适合任何希望将编程与金融市场结合，培养实用且盈利交易技能的人。
适合人群：
- 希望使用Python分析市场并构建策略的有志交易者
- 希望自动化交易流程并提升决策能力的金融专业人士
- 几乎没有或没有编程经验但对算法交易感兴趣的初学者
- 希望将Python技能应用于现实世界金融市场的数据爱好者
- 希望进入量化交易或金融科技领域的学生或转行者
| 共 63 节课程 • 总时长 15 小时 25 分钟 | |
| 第一章 Python基础 | |
| 1. 欢迎来到大师班！ | 19分32秒 |
| 2. Sklearn（机器学习） | 11分27秒 |
| 3. Python 101 | 15分20秒 |
| 4. 编程工具 | 43分12秒 |
| 5. Python基础 | 19分56秒 |
| 6. 中级Python | 32分10秒 |
| 7. Pandas（数据分析） | 18分1秒 |
| 8. YFinance（数据收集） | 5分23秒 |
| 9. Matplotlib (数据可视化) | 11分22秒 |
| 10. Seaborn（热力图） | 4分20秒 |
| 第二章 量化概念 | |
| 1. 纠正低效 | 15分6秒 |
| 2. 统计套利 | 8分15秒 |
| 3. 边缘和期望值 | 17分58秒 |
| 4. 止损和价格目标的问题 | 6分9秒 |
| 5. 风险调整回报率 | 16分2秒 |
| 6. 均值回归和动量 | 18分24秒 |
| 7. 增长与价值因素 | 7分9秒 |
| 8. 情感分析 | 9分5秒 |
| 9. 季节性效应 | 7分10秒 |
| 10. 做市 | 8分54秒 |
| 第三章 市场数据 | |
| 1. 创建完整架构 | 9分30秒 |
| 2. 数据管道设计 | 15分41秒 |
| 3. 提取5700支股票的数据 | 31分50秒 |
| 4. 清洁和处理 | 16分40秒 |
| 5. 加载到数据库 | 11分51秒 |
| 6. 整合所有内容 | 12分14秒 |
| 7. 使用Cron自动收集数据 | 7分33秒 |
| 8. 文件和数据库名称 | 16分21秒 |
| 9. 分析市场数据 | 38分37秒 |
| 10. 证券主数据库 | 2分56秒 |
| 11. 从Python使用SQLite | 17分21秒 |
| 12. 数据库连接 + 运行 SQL | 6分57秒 |
| 13. 设计关系表 | 8分37秒 |
| 14. 解决方案 – 设计关系表 | 7分6秒 |
| 第四章 构建机器人 | |
| 1. 羊驼市场设置 | 7分13秒 |
| 2. 检查您的Python设置 | 14分36秒 |
| 3. 构建你的第一个机器人！ | 23分8秒 |
| 4. 机器人编程（第一部分） | 31分40秒 |
| 5. 机器人编程（第二部分） | 24分45秒 |
| 6. 账户和职位数据 | 14分52秒 |
| 7. 实时报价和交易 | 8分1秒 |
| 8. 市价订单和限价订单 | 6分33秒 |
| 9. 架构概述 | 9分51秒 |
| 10. 数据管理 | 10分49秒 |
| 11. 信号生成 | 8分26秒 |
| 12. 风险管理 | 8分22秒 |
| 13. 交易执行 | 7分17秒 |
| 第五章 回测库 | |
| 1. 如何正确使用回测 | 9分1秒 |
| 2. 将所有事情结合起来 | 11分19秒 |
| 3. 策略绩效指标 | 14分20秒 |
| 4. 避免常见陷阱 | 24分24秒 |
| 5. Pandas + Quantstats | 10分54秒 |
| 6. QuantConnect 入门 | 23分39秒 |
| 7. 测试简单买入持有 | 8分58秒 |
| 8. 基于新闻的策略 | 12分11秒 |
| 9. 添加情感分析 | 13分30秒 |
| 10. 构建投资组合 | 19分 |
| 第六章 顶点项目 | |
| 1. 欢迎来到综合项目！ | 5分58秒 |
| 2. 机器人配置 | 17分4秒 |
| 3. 股票宇宙 | 15分7秒 |
| 4. 数据管理员 | 14分40秒 |
| 5. 投资组合管理 | 39分49秒 |
| 6. 整合所有内容 | 11分1秒 |
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