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本课程属于：021-Qlib AI量化研究工程 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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Qlib端到端AI量化项目实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=AI量化投资的定义 · 发展历程 · Qlib平台定位
课程导入AI
02
量化投资基础
目标=金融市场基础概念 · 常见交易品种 · 因子投资
量化投资基础目标=金融市场基…
03
Qlib平台概览
目标=Qlib架构设计 · 核心模块 · 数据层
Qlib平台概览
04
环境搭建与快速开始
目标=Python环境配置 · Qlib安装 · 数据下载
环境搭建快速开始
05
数据管理与预处理
目标=Qlib数据格式 · 二进制存储 · 数据表达式引擎
数据管理预处理
06
因子构建与特征工程
目标=技术因子 · 基本面因子 · 高频因子
因子构建特征工程
07
标签与预测目标设计
目标=收益率标签 · 多周期标签 · 分类与回归目标
标签预测目标设计
08
模型训练基础
目标=机器学习与深度学习在量化中的应… · 训练集验证集测试集划分 · 时序交叉验证
模型训练基础目标=机器学习
09
Qlib内置模型实战
目标=LightGBM · XGBoost · CatBoost
Qlib内置模型实战
10
自定义模型开发
目标=继承Qlib模型基类 · 实现fit与predict · 自定义损失函数
自定义模型开发Qlib
11
工作流与实验管理
目标=Qlib工作流配置 · YAML文件编写 · 实验记录
工作流实验管理
12
回测系统详解
目标=回测引擎原理 · 交易成本 · 滑点
回测系统详解目标=回测引擎原…
13
策略开发与组合构建
目标=选股策略 · 择时策略 · 多因子组合
策略开发组合构建
14
绩效评估与归因分析
目标=年化收益 · 夏普比率 · 最大回撤
绩效评估归因分析
15
高频与日内交易实战
目标=分钟级数据 · 订单簿特征 · 日内因子
高频日内交易实战
16
多因子模型实战
目标=因子库构建 · 因子合成 · IC与IR分析
多因子模型实战目标=因子库构建
17
深度学习量化实战
目标=时序模型 · 图神经网络 · 注意力机制
深度学习量化实战目标=时序模型
18
强化学习量化实战
目标=强化学习基础 · 环境设计 · 奖励函数
强化学习量化实战目标=强化学习基…
19
风险管理与组合优化
目标=风险模型 · 协方差估计 · VaR与CVaR
风险管理组合优化
20
实盘交易与系统集成
目标=Qlib与券商接口 · 交易信号生成 · 订单执行
实盘交易系统集成
21
常见问题与调试技巧
目标=数据对齐 · 未来函数 · 过拟合
常见问题调试技巧
22
模型部署与工程化
目标=模型服务化 · API封装 · 定时任务
模型部署工程化
23
综合项目一
目标=基于LightGBM的多因子选…
综合项目一LightGBM
24
综合项目二
目标=基于LSTM的时序预测策略从特…
综合项目二LSTM
25
综合项目三
目标=基于强化学习的自适应交易策略从…
综合项目三目标=基于强化学…
26
综合项目四
目标=多模型集成与动态权重分配策略的…
综合项目四目标=多模型集成
27
综合项目五
目标=高频日内交易策略从分钟数据到低…
综合项目五目标=高频日内交…
28
课程总结与进阶路线
目标=核心知识点回顾 · 能力自评 · 进阶学习资源与社区参与方式
课程总结进阶路线
29
行业案例与前沿趋势
目标=顶级量化机构实践 · AI量化最新论文 · 大模型在量化中的应用前景
行业案例前沿趋势
30
课程大作业与答辩
目标=选题方向 · 项目要求 · 评分标准
课程大作业答辩