第1章 课程介绍与学习指南 试看1 节 | 16分钟
本章主要对课程内容、课程特色亮点、课程内容安排等做整体介绍，给同学们在学习上提出指导性建议。

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1-1 量化交易开发课程导学 (15:10)
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第2章 初识量化交易-必知的量化交易基础6 节 | 99分钟
本章将会讲解量化交易的基本概念，量化交易开发的基本流程，以及量化交易常见分类。让同学们学完本部分内容可以对量化交易有基本的认识。

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2-1 初识量化交易(上) (17:11)
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2-2 初识量化交易(下) (14:59)
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2-3 量化交易开发流程 (19:49)
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2-4 量化交易分类–交易产品 (21:32)
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2-5 量化交易分类–盈利模式 (10:55)
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2-6 量化交易分类–策略信号 (13:49)
第3章 进军量化交易开发第一课-基本的股票交易维度和概念8 节 | 111分钟
本章通过讲解 股票交易相关金融知识，聚宽量化交易平台。让同学们学完本部分内容可以对股票交易有基本认识，能够对分析及预测股票涨跌的理论知识有初步认识，并能够上手常见的量化交易平台。

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3-1 股票基本概念（上） (16:17)
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3-2 股票基本概念（下） (03:17)
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3-3 股票行业分类 (08:01)
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3-4 影响股价因素 (21:23)
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3-5 股票交易基础知识 (14:03)
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3-6 基本选股及量化思想下的选股 (12:25)
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3-7 股票交易必懂-择时 (20:25)
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3-8 量化交易平台 (14:33)
第4章 量化交易开发Numpy应用-股价分析实战3 节 | 38分钟
本章通过numpy如果进行股价相关统计分析实战，让同学们在学习完课程以及完成作业之后，可快速通过numpy进行量化交易相关开发

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4-1 基于Numpy股价统计分析实战 (21:38)
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4-2 基于Numpy股价均线实战 (15:39)
作业：
4-3 基于Numpy的股票成交量统计分析
第5章 量化交易开发Pandas应用-股票分析实战3 节 | 39分钟
本章通过pandas对股票进行时间序列分析，并计算K线图与移动均线；让同学们初步掌握如何通过Pandas实现股票技术分析工具。

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5-1 基于Pandas股票时间序列分析实战 (19:43)
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5-2 基于Pandas实现K线图 (18:45)
作业：
5-3 Pandas计算股价趋势（移动平均值）
第6章 量化交易开发Matplotlib应用-股票技术分析实战3 节 | 38分钟
本章通过Matplotlib绘制股票技术分析常见工具–MACD、KDJ以及布林带；让同学们掌握通过Python代码实现所有常见的股票技术分析工具。

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6-1 基于Matplotlib实现MACD (19:38)
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6-2 基于Matplotlib实现KDJ (17:55)
作业：
6-3 Matplotlib绘制布林带
第7章 量化策略编写-Python量化交易编程第一步7 节 | 98分钟
量化交易策略是量化交易的灵魂，本章将指导同学们如何用python程序实现简易量化交易策略。

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7-1 股票量化交易策略核心函数组成 (14:39)
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7-2 设置函数应用实战 (16:24)
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7-3 定时函数应用实战 (09:53)
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7-4 交易函数应用实战 (16:23)
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7-5 量化交易策略实战–交易对象 (14:49)
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7-6 量化交易策略实战–策略信息 (13:31)
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7-7 量化交易策略实战–账户信息 (11:44)
第8章 量化交易的前提-Python量化交易数据获取5 节 | 63分钟
股票数据是量化交易的前提，本章将指导同学们如何用python程序获取股票数据。

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8-1 量化交易数据获取–股票历史 (12:17)
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8-2 量化交易数据获取–财务数据 (13:23)
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8-3 量化交易数据获取–成分股 (12:43)
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8-4 量化交易数据获取–标的信息 (09:36)
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8-5 量化交易数据获取–交易数据 (14:42)
第9章 股市投资第一步-Python基本面量化选股6 节 | 101分钟
选股是股市投资的第一步，本章将指导同学们如何用python程序实现量化选股。

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9-1 量化选股–量化选股概况 (27:29)
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9-2 量化选股–营收因子选股 (17:43)
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9-3 量化选股–财务因子选股 (14:41)
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9-4 量化选股–规模类因子选股 (14:48)
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9-5 量化选股–价值类因子 (16:59)
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9-6 量化选股–质量类因子 (09:18)
第10章 Python量化择时–技术指标函数8 节 | 161分钟
再好的股票也要好价格买，合适的时机卖。择时就是选择股票合适的买卖时机，本章将指导同学们如何用python程序实现量化择时。

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10-1 量化择时基本概念 (15:14)
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10-2 趋向指标上–MACD、EMV、UOS(一) (13:30)
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10-3 趋向指标上–MACD、EMV、UOS (二) (14:36)
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10-4 趋向指标中–GDX、JS (16:57)
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10-5 趋向指标下–MA、VMA (23:44)
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10-6 反趋向指标–RSI、WR与KDJ (26:26)
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10-7 压力支撑指标函数 (30:58)
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10-8 量价指标函数 (19:23)
第11章 Python量化交易–策略回测实现6 节 | 83分钟
回测是量化交易的眼睛，本章将指导同学们如何用python程序实现量化策略回测。

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11-1 量化交易策略回测流程 (11:51)
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11-2 MACD指标量化策略 (21:12)
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11-3 MACD指标量化策略回测实现 (12:30)
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11-4 量化策略风险指标–Alpha、Beta与夏普 (16:58)
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11-5 量化策略风险指标–索提诺比率、信息比率与策略波动率 (11:30)
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11-6 量化策略风险指标–基准波动率与最大回撤 (08:44)
第12章 Python量化交易–因子分析5 节 | 93分钟
在量化策略中，因子就是量化选股或量化择时的标准，本章将指导同学们如何用python程序实现因子分析。

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12-1 量化因子分析–因子分析概述 (13:31)
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12-2 量化因子分析–自定义因子实战 (23:36)
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12-3 量化因子分析–因子分析结果 (25:08)
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12-4 量化因子分析–alpha因子实战 (14:49)
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12-5 量化因子分析–基本面因子实战 (15:43)
第13章 Python量化交易策略实战案例15 节 | 328分钟
本章将提供9个不同方面的量化交易策略实战，通过本章的实战案例，可以提高同学们对python实现量化交易策略的综合认知，并真正掌握量化交易技巧，从而学以致用。

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13-1 量化交易策略实战案例–双均线策略 (21:48)
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13-2 量化交易策略实战–KDJ策略 (24:05)
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13-3 量化交易策略实战–MA-RSI策略（上） (23:51)
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13-4 量化交易策略实战–MA-RSI策略（下） (21:56)
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13-5 量化交易策略实战–能量型量化交易策略 (25:23)
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13-6 量化交易策略实战–BOLL量化交易策略 (32:12)
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13-7 量化交易策略实战–新能源股票轮动量化交易策略 (22:32)
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13-8 量化交易策略实战–低估值量化交易策略（上） (19:13)
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13-9 量化交易策略实战–低估值量化交易策略（下） (27:01)
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13-10 量化交易策略实战–大小盘轮动策略（上） (19:32)
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13-11 量化交易策略实战–大小盘轮动策略（中） (11:33)
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13-12 量化交易策略实战–大小盘轮动策略（下） (14:43)
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13-13 量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-策略详解 (17:08)
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13-14 量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-代码实战 (39:08)
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13-15 量化交易策略实战–逆三因子量化交易策略-小结 (07:16)
第14章 量化交易开发就业指南6 节 | 116分钟
本章将分析量化交易开发岗位的就业前景，帮助同学们进行量化交易开发职业规划，分享量化交易面试经验，提供市面罕见的量化交易面试真题解析。帮助同学们更有针对性地准备量化交易开发相关面试。

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14-1 量化交易开发就业指南–职业发展空间（上） (15:56)
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14-2 量化交易开发就业指南–职业发展空间（下） (21:43)
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14-3 量化交易开发就业指南–逻辑推理面试题（上） (15:38)
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14-4 量化交易开发就业指南–逻辑推理面试题（下） (12:49)
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14-5 量化交易开发就业指南–概率统计面试题 (18:38)
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14-6 量化交易开发就业指南–编程算法类面试题 (31:11)
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