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机器学习Alpha研究与交易信号实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=机器学习Alpha研究的定义 · 发展脉络 · 与传统量化因子的区别
课程导入Alpha
02
金融数据基础
目标=行情数据 · 基本面数据 · 另类数据的来源与结构
金融数据基础目标=行情数据
03
Alpha与信号基础
目标=Alpha的定义 · 超额收益来源 · 信号生命周期
Alpha信号基础
04
特征工程入门
目标=量价特征 · 波动率特征 · 流动性特征
特征工程入门目标=量价特征
05
特征工程进阶
目标=高频数据特征 · 订单簿特征 · 资金流特征
特征工程进阶目标=高频数据特…
06
数据预处理实战
目标=标准化 · 去极值 · 中性化
数据预处理实战目标=标准化
07
监督学习基础
目标=线性回归 · 岭回归 · Lasso
监督学习基础目标=线性回归
08
树模型与集成学习
目标=决策树 · 随机森林 · GBDT
树模型集成学习
09
神经网络与深度学习
目标=MLP · RNN · LSTM
神经网络深度学习
10
无监督与表示学习
目标=聚类 · PCA · 自编码器
无监督表示学习
11
模型训练与调优
目标=损失函数选择 · 样本权重 · 类别不平衡
模型训练调优
12
回测框架与评估
目标=IC · RankIC · IR
回测框架评估
13
交易信号生成
目标=信号阈值设定 · 分位数组合 · 多信号合成
交易信号生成目标=信号阈值设…
14
组合优化与风险控制
目标=均值方差优化 · 风险平价 · 行业与风格约束
组合优化风险控制
15
案例实战一
目标=基于量价因子的日频Alpha模…
案例实战一Alpha
16
案例实战二
目标=基于基本面与分析师数据的多因子…
案例实战二目标=基于基本面
17
案例实战三
目标=基于新闻舆情的文本Alpha信…
案例实战三Alpha
18
案例实战四
目标=基于高频订单簿数据的日内交易信…
案例实战四目标=基于高频订…
19
案例实战五
目标=使用深度学习LSTM构建时序预…
案例实战五LSTM
20
常见问题与陷阱
目标=过拟合 · 未来函数 · 幸存者偏差
常见问题陷阱
21
模型可解释性与归因
目标=SHAP · 特征重要性 · 部分依赖图
模型可解释性归因
22
实盘部署与工程化
目标=数据管道 · 模型训练流水线 · 信号生成服务
实盘部署工程化
23
交易执行与成本优化
目标=算法交易 · VWAP · TWAP
交易执行成本优化
24
综合提升一
目标=多模型融合 · 在线学习 · 强化学习在动态市场环境中的探索与边界
综合提升一目标=多模型融合
25
综合提升二
目标=从研究到实盘的完整项目复盘 · 策略迭代 · 风险预算与团队协作流程
综合提升二目标=从研究到实…
26
前沿专题一
目标=图神经网络在股票关联与供应链传…
前沿专题一目标=图神经网络
27
前沿专题二
目标=大语言模型在金融文本理解 · 因子生成与策略问答中的实践
前沿专题二目标=大语言模型
28
前沿专题三
目标=因果推断与反事实分析在Alph…
前沿专题三Alph
29
课程总结
目标=核心知识图谱回顾 · 能力自评 · 继续学习路径与资源推荐
课程总结目标=核心知识图…
30
毕业项目
目标=独立完成一个机器学习Alpha… · 包含选题 · 数据
毕业项目Alpha