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算法交易六大核心知识点学习路线六步走，层层递进
陆家嘴学堂
推出Python|算法交易高级训练精品课（18课时）
该课程旨在介绍业界常用算法交易中的核心思想与实现方法。其中包括交易回测平台的应用、常用算法交易思想、技术分析的程序实现、金融风险管理、投资组合管理以及舆情分析等核心部分。结合算法交易中必知必会知识点与全新思维进行合理编排，使得学员的学习体验更加称心，真正做到授人以渔。学员通过学习这门课能够一探算法交易的奥秘并轻松实现常用的策略设计。
Jason博士
CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、资深金融工程师，同济大学在职理学博士，德克萨斯大学联合培养。长期从事金融算法、数据分析，能源矿产行业投资评价，风险管理，估值模型建立等领域研究工作，开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。拥有发明专利，著有多篇顶会算法，数据类论文，对于强化学习、特征工程有十年以上的研究。现任上市公司算法主任工程师、牵头公司人工智能和大数据技术研究。
阶段一：Python 基础教学（4课时）
1.Python基础
1.1.Python基础语法
1.2.程序设计环境及掌握
1.3.数据结构
2.Numpy库常用功能及高频技巧
3.Pandas库在算法交易中应用
4.Matplotlib库介绍及应用
5.交易数据爬取Tushare和Pandas Datareader
6.案例教学
1.基本概念：对冲、协整交易、相关等等
Adaptive 滑动平均，William %
Tema，RVI，RSI，抛物线Sar，MACD
均值回归与平稳性
DF测试
Hurst比率测试
均值回归half-life
线性均值回归交易策略
配对交易
Bollinger Bands
Scaling in
Kalman滤波
数据误差得危害
ETF与股票逃离
Cross-section 均值回归
衍生品及均值回归
时间序列动量测试
时间序列策略优缺点
日内交易
开盘缺口交易策略
新闻驱动交易
高频策略
1.现代投资组合理论与CAPM模型
拉格朗日法原理及矩阵表达
基本概念
给定约束条件下的投资组合最优化
（1） 矩阵法计算
（2） Scipy.optimize库的应用
BL模型实现及优化（可选）
1.金融风险基础
Kelly公式
最优化收益：模拟、历史数据
最大回撤
市场风险基本概念
理论及Python函数
1.算法交易基础概念与应用
Quantopian简介
Quantopian的研究基础及概念
条件过滤与遮罩
Quantopian实践
基于布林线的交易策略及回测
基于因子选股的交易策略及回测
基于Delta对冲的交易策略及回测
偏差与方差
生成法
判别法
DecisionTree, Random Forest
本次课程适合的人群
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