主要观点总结
本文介绍了宽客邦量化俱乐部为会员提供的Python金融分析与量化交易陪伴课程，课程内容涉及股票数据采集与处理、技术指标的实现与可视化、量化选股策略与应用、股票走势分析与预测、量化策略开发与回测以及机器学习在量化交易中的应用等。课程旨在帮助学员掌握量化交易的核心技能，成为合格的量化交易开发者。
关键观点总结
关键观点1: 课程目的与背景
介绍量化交易行业的快速发展和Python量化工程师的薪资水平，强调学习资料零散和理论与实践结合度不高的问题，说明课程旨在带领学员真正上手开发量化交易策略。
关键观点2: 课程内容大纲
详述课程的学习内容，包括股票数据采集与处理、技术指标的实现与可视化、量化选股的策略与应用、股票走势的分析与预测、量化策略的开发与回测以及机器学习在量化交易中的应用等。
关键观点3: 课程学习方式与特色
介绍课程的学习方式，包括线上直播、课程讲解、源码课件和回放视频的提供等。强调课程不仅提供系统内容，还有与其他会员的交流机会和线上交流会，是陪伴式学习方式。
关键观点4: 课程收益与优势
介绍学员通过课程能掌握量化交易的核心技能，获得实战能力和全方位的支持和帮助。提及俱乐部的合作券商、私募基金和交易所等资源，以及为学员提供的优惠费率和VIP待遇等。
正文
如果你想学习金融分析和量化交易，那接下来的内容你绝对不应错过。宽客邦量化俱乐部特别为会员准备了持续一年的系列线上课程——Python金融分析与量化交易陪伴课，只要加入宽客邦量化俱乐部知识星球，即可免费参加全部课程。每周进行1～2次内部直播分享，持续一年！
为什么我要发起这门课程？
一、当初我进入量化交易领域时，发现学习资料零散，理论与实操结合度不高，很多人学到一半就迷失了方向。我相信，好的学习方法一定是理论与实践相结合。因此，我创建了这个课程，目的是带领大家用Python真正上手开发量化交易策略，从数据采集、技术分析、机器学习到量化策略的开发与回测，帮助你一步步成为一名合格的量化交易开发者。
二、2017年，国内像幻方、九坤之类的量化类私募基金总规模还只有约1000亿；但到今天，国内量化私募规模已经超过了1万亿！仅仅6年时间，量化私募基金规模翻了10倍，行业发展相当迅速！目前国内的Python量化开发工程师月薪普遍在4万到8万之间，有的甚至能够达到月薪10万～25万。无论是职业发展还是个人投资，在这个行业很多人都在低调赚钱，对于有一定Python基础的开发者，学习量化交易可以给自己开辟一个广阔的天地。
三、大家都知道目前互联网行业的现状，裁员、降薪是一个普遍现象，谁都不能保证自己幸免。而据一些猎头透露，Python量化相关的岗位不仅顶住了金融行业降薪潮和互联网裁员潮的冲击，反而成了一个招聘需求旺盛的市场。大家都在抢人，薪水和福利自然也跟着水涨船高。
目前我也接到一些公司的邀约，帮助寻找潜在的Python量化开发工程师合资格候选人。我曾经帮助启林投资、微观博易、清华五道口金融学院、字节跳动等私募、对冲基金、一线互联网大厂直接内推简历到相关负责人。后面收到类似的相关招聘邀约，会发布到宽客邦量化俱乐部，优先为会员服务。四、目前宽客邦量化俱乐部和十多家国内外券商、私募基金、交易所保持长期合作，如果你希望将自己编写的策略应用于实盘交易，我可以免费帮你申请合作券商的最优惠费率和VIP待遇，并提供软件的安装、使用指导。五、课程学习完之后，如果你想将自己编写的策略出售给私募基金或券商，我也非常乐意牵线搭桥，目前我也收到来自券商和私募基金在这方面的需求邀约。宽客邦量化俱乐部不仅是一个学习平台，更是一个互帮互助的高端人脉圈子，我会邀请一些量化框架平台、私募基金的创始人作为嘉宾加入俱乐部，并会定期适时组织线上线下交流会。
这个课程主要学习什么内容？
Python金融分析与量化交易陪伴课的学习时间将持续一年，每周通过腾讯会议线上直播方式进行课程讲解，每节课都会提供完整源码、课件和回放视频，并保存到宽客邦量化俱乐部知识星球，方便随时复习和实践。此外，课程内容涵盖了国内外股票、期货和加密货币等多品种市场，并且包含不限于以下量化交易平台和框架的内容：
1、Freqtrade加密货币量化机器人
2、QMT/Ptrade A股量化交易实盘策略开发
3、长桥、富途、老虎港美股券商API
4、Binance交易所量化交易API
5、CCXT加密货币交易所连接库
6、Alpaca股票交易API
7、TradingView量化交易策略开发
8、Backtrader股票和期货量化回测框架
9、TA-Lib技术分析库
10、skfolio投资组合优化工具
11、vectorbt量化分析和回测库
12、ffn金融分析库
13、QuantStats量化策略分析工具
14、Akshare金融数据接口
15、TuShare财经数据接口
课程内容大纲
第一部分：股票数据的采集与处理
量化交易的基础是数据。我们将学习如何从Finviz、Yahoo Finance、TradingView等多个网站自动抓取股票数据，并进行整理和处理。你将学会获取股票的股息历史、市场新闻、交易数据，并通过Python编写代码进行数据清洗和分析。此外，我们还会学习计算股票的回撤水平、支撑位和阻力位等实用的技术指标。
第二部分：技术指标的实现与可视化
技术分析离不开各类指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、布林带（Bollinger Bands）等。我们将从零开始实现这些指标，并通过Python将它们可视化，帮助你直观了解市场走势，做出更明智的交易决策。
第三部分：量化选股的策略与应用
通过量化手段挑选高潜力股票，是实现盈利的关键。你将学会基于基本面数据和技术指标开发量化选股策略，如根据Mark Minervini标准筛选成长型股票，或者利用相对强度评分（RS Rating）来识别优质股票。
第四部分：股票走势的分析与预测
预测股票走势是量化交易的核心。我们将通过Python进行数据回测，评估技术指标和交易策略的有效性。同时，我们将学会如何使用风险值（VaR）分析评估潜在风险，优化投资决策。
第五部分：量化策略的开发与回测
本部分将手把手教你如何开发高效的量化交易策略。你将学习使用backtrader进行策略回测，并根据历史数据验证其有效性。通过这些实践，你将能够在实际交易中开发并运行自己的量化策略。
第六部分：机器学习在量化交易中的应用
量化交易与机器学习的结合是未来的趋势。我们将学习如何通过ARIMA、LSTM等模型进行时间序列分析和预测，利用PCA、Kmeans等技术进行数据聚类与特征选择，提升策略的智能化和精准度。
为什么选择宽客邦量化俱乐部？
在宽客邦量化俱乐部，你不仅可以获得系统的课程内容，还可以随时与其他会员交流，讨论交易策略，分享实战经验。我们还会定期举办线上交流会，为你提供市场分析和策略优化建议。通过这种陪伴式学习方式，你不仅能掌握理论知识，更能将其转化为实战能力。
每周，我都会通过腾讯会议直播的方式进行课程讲解。通过Python金融分析与量化交易陪伴课程，你将从Python编程基础出发，最终掌握如何使用这些工具和框架打造出自己的量化交易系统。
你将在这个课程中掌握量化交易的核心技能，学习如何设计、优化并运行自动化交易策略。不论你是量化交易的新手，还是希望深入了解量化策略的开发者，这门课程都会为你提供全方位的支持和帮助。
加入我们，和我一起学习，成为量化交易的行家里手！现在就加入宽客邦量化俱乐部，开启你的量化交易之旅！加入星球后请查看星球内的置顶帖子，按照方法加入微信群和飞书群。
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