课程简介
学堂在线联合清华大学《金融大数据及量化分析》原班师资团队，重磅打造“量化分析训练营”！本训练营以《金融大数据及量化分析》课程体系为基础，融合各位导师一线量化交易系统搭建经验及量化策略实盘交易体会，层层构建实战型量化人才应具备的能力体系，帮助大家在高薪高科技的金融界和IT界游刃有余，成为复合型人才。
●适合人群●
1、在校学生：理工科背景，同时毕业后想加入金融圈
2、在职白领：从业于金融行业，尤其与量化投资工作相关
3、程序员：会写编程、又想进金融圈的有志青年
4、未雨绸缪的小白：对量化投资感兴趣，想未来从事量化相关工作
●导师介绍●
汪浩
清华大学电子系本硕，赫尔辛基理工大学计算工程专业博士
清华大学校级《金融大数据及量化分析》课程主讲老师
曾任诺基亚、联想高管，中国计算机学会普适计算专委委员
领导实战量化交易团队，在量化金融、人工智能、大数据等领域有二十多年的深厚积累
宋战江
清华大学计算机博士，南开大学计算机本硕
普量云首席技术官，主导研发智能形态识别工具及量化智慧数据平台
在人工智能、计算机网络、大数据领域有十多年的深厚积累
孟康健
曾任诺基亚研究院首席系统架构师、技术总监，大型互联网公司/软件公司项目经理
在量化交易系统搭建、智慧数据平台开发领域有雄厚的理论基础和丰富的实战经验，主导搭建普量云量化系统
刘英斐
普量云首席产品总监，量化投资经理、基金经理
拥有10余年人工智能大数据领域的工作经验
主导量化策略研发和验证平台的实现，在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然
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课程章节
- 量化分析训练营：预习周
- Day1：导学课视频学习
- Day2：一期助教优秀学习方法（文章）
- Day3：《打开量化投资的黑箱》之《量化交易的世界》第1、2章
- Day4：《打开量化投资的黑箱》之《打开黑箱》第3章
- Day5：《打开量化投资的黑箱》之《打开黑箱》第4章
- Day6：《打开量化投资的黑箱》之《打开黑箱》第5章
- 量化分析训练营：第一周
- 第1课：量化交易体系基础
- 第2课：趋势型量化策略研发
- 第一周习题课
- 第1课作业补交窗口
- 第2课作业补交窗口
- 量化分析训练营：第二周
- 第3课：量化必备的交易知识
- 第4课：量化必备的数学工具和编程基础
- 第二周习题课
- 第3课作业补交窗口
- 第4课作业补交窗口
- 量化分析训练营：第三周
- 第5课：搭建最简单的交易系统
- 第6课：丰富你的信号系统
- 第三周习题课
- 第5课作业补交窗口
- 第6课作业补交窗口
- 量化分析训练营：第四周
- 第7课：仓位管理和风险控制功能实现
- 第8课：评价和诊断交易策略
- 第四周习题课
- 第7课作业补交窗口
- 第8课作业补交窗口
- 量化分析训练营：第五周
- 第9课：多种实战量化策略模型及实现细节详解
- 第10课：进入专业量化赛道的必修课
- 第五周习题课
- 第9课作业补交窗口
- 第10课作业补交窗口
- 结业测试
- 测试题
授课教师
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汪浩 清华大学 电子系 清华本硕
清华大学电子系本硕，赫尔辛基理工大学计算工程专业博士。清华大学校级《金融大数据及量化分析》课程主讲老师。曾任诺基亚、联想高管，中国计算机学会普适计算专委委员，领导实战量化交易团队，在量化金融、人工智能、大数据等领域有二十多年的深厚积累。
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孟康健 普量云 量化系统 技术总监
曾任诺基亚研究院首席系统架构师、技术总监，大型互联网公司/软件公司项目经理。在量化交易系统搭建、智慧数据平台开发领域有雄厚的理论基础和丰富的实战经验，主导搭建普量云量化系统。
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刘英斐 普量云 量化策略研发 首席产品总监
普量云首席产品总监，量化投资经理、基金经理。拥有10余年人工智能大数据领域的工作经验，主导量化策略研发和验证平台的实现，在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然。
精华笔记
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常见问题
1、我没有金融和计算机编程的任何背景或者经验，能学这门课吗？
当然可以。这个课程对于你的背景和经验没有要求。谁都不是生来就会投资的。这个课对于你的态度有要求。投资的原理非常简单，实践非常困难。
2、这门课程有知识门槛吗？
学习本门课程没有必须的知识门槛。如果有理工科基础（微积分、线性代数和概率论，学过一门编程语言）尤为佳，没有也不影响学习。
3、没有学过python可以学吗？
可以的。课程中，我们有专门的课时讲解，量化交易中涉及到的python语言及相关的pandas库使用方法。
4、没有金融基础/交易经验可以学吗？
如果做过实际的交易（股票、期货、期权、外汇都可），对课程中内容理解起来会更透彻。如果没有交易经验但是会编程，那通过本课程一样可以掌握怎么搭建简单的回测系统，然后课后有针对性地补充相关的交易或金融知识，这样可以避免走弯路。
*参考书目推荐*
1、《打开量化投资的黑箱》
Inside the Black'Box:A Simple Guide to Quantitative and High-Frequency Trading
λ 作者：里什•纳兰 (Rishi K.Narang)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第2版 (2016年5月1日)
λ 这本书的知识密度不大，主要从系统的角度介绍了一个完整的量化交易系统的架构，适合量化入门阅读
2、《主动投资组合管理:创造高收益并控制风险的量化投资方法》
Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Providing Superior Returns and Controlling Risk (2th Edition)
λ 作者：理查德 C.格林诺德 (Richard C.Grinol , 雷诺德 N.卡恩 (Ronald N.Kahn) , 李腾 (译者)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2014年9月1日)
λ 这是量化投资的红宝书，里面大量的数学证明，一般用不到，但是可以从理论上理解证券组合回报的系统性来源，并且最重要的是知道同行们是怎么想的。难度较大，适合精度
3、《威科夫操盘法》
Wychkoff Trading Tools and Techniques
λ 作者：孟洪涛 （Edward Meng）
λ 出版社: 山西人民出版社; 第1版 (2016年10月1日)
λ 从行为金融学的角度解释了技术派投资的心法，有一点难度
4、《证券分析》
Security Analysis: Sixth Edition
λ 作者：本杰明•格雷厄姆 (Benjamin Graham) , 戴维•多德 (David L. Dodd)
λ 出版社: 中国人民大学出版社; 第1版 （2013年4月1日）
λ 不用说了，所有证券分析师的圣经，但要辩证地看，这里很多指标已经不能在A股里选出股票了
后面3本就当科普读物吧^_^
5、《宽客》
The Quants
λ 作者：斯科特•帕特森 (Scott Patterson)
λ 出版社: 万卷出版公司; 第1版 (2011年7月15日)
6、《算法交易:制胜策略与原理》
Algorithmic Trading:Winning Strategies and Their Rationale
λ 作者：欧内斯特•陈 (Ernest P.Chan)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2017年1月1日)
7、《高频交易》
High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems
λ 作者：艾琳·奥尔德里奇(lrene Aldridge)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2011年5月1日)
*退费规则*
训练营自购买之日起3天内可无条件退款，超过3天不再接受退款；同时，从开课前3天开始也不再受理退款申请。
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