报名电话/微信：18516600808
2017年 11月18日-19日 上海
✧随着国内量化投资的发展，第三方量化平台费用昂贵，策略保密性差，开发环境局限等弊端不断涌现。本课程讲授基于Python语言的开源量化交易系统项目，具备降低交易者的开发门栏，不断地维护系统的稳定性，保护了交易员策略的保密性，零费用等优点。将是机构和个人交易者升级交易系统的首选。另外基于python的量化交易系统具备极强的拓展性，在数据统计，人工智能策略开发方面，能帮助您占领先机。
✧想让你的交易思想自动、安全的为你赚钱吗？
✧想建立专属的零费用程序化平台？
✧没有好的策略模型？策略思路无法实现？
✧想直连交易所、高速执行交易指令？
✧来吧，打造属于你的“AlphaGo Zero”赚钱机器人！
✧特约专业讲师，小班制教学，报名要快！
课程亮点
✧
课程覆盖完整知识结构，适合不同水平基础的学习者!
✧
模块化教学，案例式教学，让学员快速上手!
✧
设立课后交流学习群，后续开发遇到问题可以向老师提问。
✧
赠送：超过50个小时的Python基础教程
✧
赠送：VNPY安装教程
✧
赠送：高质量非标准套利模型，可用于实盘
✧
赠送：山人教育程序化课程实战量化模型
（上图：讲师实盘绩效，下图：赠送学习模型，本课程属技术培训， 不对学员投资收益作任何承诺，学员实盘亏损与本机构无关）
课程受众
专业投资者、量化投资人士、程序化交易者、私募投资机构人士、基金业人士、证券期货行业人员、其他金融机构人士、金融工程人士、
Fintech爱好者等。
导师介绍
何文峰
东莞宽客俱乐部发起人， 东莞量化智能科技有限公司总经理。东莞理工粤台学员校外python讲师，清华大学深圳研究生院量化投资训练营讲师。长期从事股票、期货、期权交易及策略开发，擅长python量化交易系统开发， 使用深度学习的技术将传统策略升级改造， 获得更好的收益。
李来佳
暨南大学计算机毕业，17年互联网高性能计算、电信与金融服务领域工作经历，前网易大话西游服务端架构师，前微软(中国)实施咨询顾问，微软全球项目技术风险评审专家，微软机器学习顾问，微软云计算机全球认证专家，十年PMI-PMP年认证项目经理
。
报名电话/微信：18516600808
课程内容
|
Day 1 专家讲师：何文峰
|
|
序号
|
主题
|
描述
|
时长
|
|
1
|
python基础
|
python是量化投资中的头牌语言
|
3小时
|
|
1.1
|
环境搭建
|
安装anaconda，使用junypter notebook运行环境
|
|
|
1.2
|
基本数据类型
|
介绍字符串，数字作为python的基本数据类型
|
|
|
1.3
|
分支循环
|
介绍python分支循环语句
|
|
|
1.4
|
异常处理
|
如何处理程序异常， 和利用异常机制完成操作。
|
|
|
1.5
|
文件
|
打开，阅读， 写入，关闭文件
|
|
|
1.6
|
函数
|
python下函数的创建与使用
|
|
|
1.7
|
面向对象
|
python下面向对象编程
|
|
|
1.8
|
多线程／多进程
|
python下如何使用多线程/多进程
|
|
|
2
|
金融数据与数据库
|
|
1小时
|
|
2.1
|
金融时间数据
|
K线数据， tick数据，非标准数据，json文件保存数据
|
|
|
2.2
|
从mc导出数据
|
如何用MC客户端获取需要的历史期货数据
|
|
|
2.3
|
mongodb交互
|
介绍MONGODB，并使用python操控
|
|
|
3
|
python数据分析
|
|
1小时
|
|
3.1
|
numpy
|
矩阵运算库numpy
|
|
|
3.2
|
pandas
|
时间序列分析库pandas
|
|
|
3.3
|
matplotlib
|
画图库matplotlib
|
|
|
4
|
量化策略案例
|
|
1小时
|
|
4.1
|
双均线交易系统
|
使用PANDAS打造交易系统
|
|
|
4.2
|
套利分析
|
统计套利分析， 寻找合适的配对
|
|
|
5
|
部署VNPY
|
|
1.5小时
|
|
5.1
|
安装VNPY虚拟机
|
虚拟机的使用， 镜像导入
|
|
|
5.2
|
使用pycharm打开项目
|
pycharm的基本配置
|
|
|
5.3
|
vnpy使用
|
vnpy简介
|
|
|
5.4
|
回测策略
|
如何回测简单策略
|
|
|
5.5
|
vnpy参数优化
|
vnpy参数优化
|
|
|
5.6
|
VNPY模拟盘/实盘
|
实盘注意事项
|
|
|
6
|
自由交流
|
|
30分钟
|
|
Day 2 专家讲师：李来佳
|
|
序号
|
主题
|
描述
|
时长
|
|
1
|
VNPY框架介绍
|
系统介绍VNPY框架、环境、安装
|
30分钟
|
|
1.1
|
目标、定位
|
介绍vnpy的目标和定位
|
|
|
1.2
|
框架组成介绍
|
vnpy的框架组成，在完整的量化体系中实现了哪些部件
|
|
|
2
|
深入VNPY
|
|
2小时
|
|
2.1
|
事件驱动（消息引擎）
|
消息引擎的实现原理
|
|
|
2.2
|
CTP接口（行情/交易）
|
以CTP接口为例，讲解VNPY如何构造通用的行情和交易接口
|
|
|
2.3
|
主引擎
|
如何在界面显示，策略运行，数据处理，风控等模块合理调动
|
|
|
2.4
|
CTA引擎
|
深入讲解其加载策略，运行策略、监控策略的原理
|
|
|
2.5
|
数据引擎
|
深入讲解其加载账户，持仓管理等原理
|
|
|
2.6
|
风控模块
|
风控体系如何在vnpy内各模块逐级构建（从账号总资产、指令、资金占用比例等）
|
|
|
2.7
|
回测引擎
|
深入讲解其回测引擎，包括tick级别和分钟级别，如何对接不同数据源，如何计算盈亏
|
|
|
3
|
基于VNPY编写策略
|
|
2小时
|
|
3.1
|
策略运行逻辑
|
讲解策略在vnpy中的运行逻辑，包括tick级别、分钟级别、混合等
|
|
|
3.2
|
策略模板
|
讲解策略模板，如何扩展策略模板实现自己的想法。
|
|
|
3.3
|
策略初始化
|
讲解策略的初始化要注意哪些，有那些手段
|
|
|
3.4
|
运行数据持久化
|
如何应对各种运行风险，数据如何持久化和重载
|
|
|
3.5
|
策略风控
|
如何针对单一策略，单一实例进行风控，如何与账号风控共同协作
|
|
|
3.6
|
策略状态监控
|
讲解状态监控的原理，如何扩展自己的策略状态
|
|
|
3.7
|
日内策略逻辑
|
针对日内策略，给出实现的逻辑建议
|
|
|
3.8
|
隔日策略逻辑
|
针对隔日策略，给出实现的逻辑建议，如何避开假期?
|
|
|
4
|
回测策略
|
|
2小时
|
|
4.1
|
回测数据准备
|
本地、云端和外部供应商的数据选取，tick数据，分钟数据
|
|
|
4.2
|
回测原理
|
讲解回测原理
|
|
|
4.3
|
回撤陷阱
|
如何理解回测中的陷阱
|
|
|
4.4
|
回撤优化
|
介绍若干中回撤优化的手段与实例
|
|
|
5
|
模型实战
|
|
2小时
|
|
5.1
|
三均线趋势模型
|
使用分钟级别数据，实现三均线的趋势模型。
|
|
|
5.2
|
浮赢加仓网格策略
|
使用限价单，网格策略， 使用均线来过滤方向。
|
|
|
5.3
|
趋势模型优化
|
通过对三均线策略进行优化（开仓条件，平仓条件，仓位控制等），提高收益，降低风险
|
|
|
5.4
|
套利分析
|
介绍什么是套利，在vnpy中如何实现套利的交易，如何分析套利机会
|
|
|
5.5
|
跨期套利模型
|
实现一个跨期套利模型，并使用回测数据进行回测
|
|
|
5.6
|
跨品种套利模型
|
实现一个跨品种套利模型，并使用回测数据进行回测
|
|
|
6
|
自由交流
|
|
30分钟
|
