《量化选股策略》课件.ppt

《量化选股策略》;课程简介：为什么学习量化选股？;量化选股的优势：客观、高效、纪律性;量化选股的流程：数据获取、策略构建、回测、实盘;数据获取：股票数据的种类;数据来源：券商API、第三方数据平台;数据清洗：处理缺失值、异常值;数据转换：计算技术指标、财务指标;策略构建：选股因子的选择;价值因子：市盈率、市净率、股息率;成长因子：营收增长率、利润增长率;技术因子：均线、动量、成交量;情绪因子：市场情绪指标、舆情分析;因子合成：多因子模型构建;因子权重：如何确定因子权重？;回测：回测平台的选择;回测指标：收益率、风险、夏普比率;回测注意事项：避免数据挖掘偏差;实盘交易：交易系统的搭建;风险控制：止损、仓位管理;策略优化：动态调整因子权重;策略评估：定期评估策略表现;策略案例：价值投资策略;案例详解：选取低市盈率股票;策略案例：成长投资策略;案例详解：选取高增长股票;策略案例：技术指标策略;案例详解：选取均线金叉股票;策略案例：动量策略;案例详解：选取涨幅领先股票;策略案例：趋势跟踪策略;案例详解：突破阻力位买入;策略案例：反转策略;案例详解：超跌反弹;策略案例：事件驱动策略;案例详解：并购重组事件;量化交易工具：Python编程;Python库：Pandas、NumPy;Python库：Scikit-learn;Python库：Backtrader;常见量化交易平台介绍;JoinQuant聚宽;Ricequant米筐;BigQuant;策略开发步骤：明确目标、收集数据、构建模型、回测评估;量化选股的挑战与机遇;数据质量的挑战;模型复杂度的挑战;市场变化的挑战;量化选股的未来趋势;人工智能在量化选股中的应用;大数据分析在量化选股中的应用;风险管理的重要性;持续学习与迭代;量化选股的伦理道德;;避免操纵市场;负责任的量化交易;总结：量化选股的核心要点;QA环节