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Python金融回测系统搭建

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
金融数据基础
股票 · 期货 · 外汇等数据类型
金融数据基础股票
03
Python环境搭建
Anaconda · Jupyter · 虚拟环境
Python环境搭建
04
Pandas数据处理
数据读取 · 清洗 · 重采样
Pandas数据处理
05
金融指标计算
移动平均 · RSI · MACD
金融指标计算移动平均
06
策略逻辑设计
趋势跟踪 · 均值回归 · 动量策略
策略逻辑设计趋势跟踪
07
回测框架概述
事件驱动回测与向量化回测的区别 · 优缺点及适用场景
回测框架概述事件驱动回测
08
向量化回测实现
使用pandas实现简单均线策略回测 · 计算收益 · 回撤
向量化回测实现pandas
09
事件驱动回测架构
订单 · 持仓 · 市场数据
事件驱动回测架构订单
10
交易成本与滑点建模
佣金 · 印花税 · 冲击成本
交易成本滑点建模
11
资金管理与仓位控制
固定分数法 · 凯利公式 · 风险平价在回测中的实现
资金管理仓位控制
12
绩效评估指标
年化收益 · 最大回撤 · 夏普比率
绩效评估指标年化收益
13
回测结果可视化
使用matplotlib绘制净值曲线 · 回撤曲线 · 交易信号
回测结果可视化matplotlib
14
参数优化方法
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化在策略参数调优中的应用
参数优化方法网格搜索
15
过拟合与偏差问题
数据窥探 · 样本内外测试 · 交叉验证
过拟合偏差问题
16
多品种与多周期回测
组合回测 · 资产配置 · 多周期信号融合的实现
多品种多周期回测
17
风险管理模块
VaR · CVaR · 压力测试
风险管理模块VaR
18
实时数据与历史数据接口
使用yfinance · tushare · akshare等获取数据
实时数据历史数据接口
19
回测系统性能优化
向量化运算 · 并行处理 · Cython/Numba加速
回测系统性能优化向量化运算
20
策略库与模块化设计
将策略 · 指标 · 风控
策略库模块化设计
21
常见回测陷阱
前视偏差 · 幸存者偏差 · 未来函数
常见回测陷阱前视偏差
22
案例实战一
双均线策略回测——从数据获取到绩效报…
案例实战一双均线策略回测
23
案例实战二
RSI超买超卖策略回测——包含止损止…
案例实战二RSI
24
案例实战三
多因子选股回测——因子计算 · 因子合成 · 分层回测与IC分析
案例实战三多因子选股回测
25
案例实战四
统计套利策略回测——配对交易 · 协整检验 · 价差交易实现
案例实战四统计套利策略回测
26
案例实战五
机器学习预测策略回测——特征工程 · 模型训练 · 预测信号与回测结合
案例实战五机器学习预测策略…
27
回测系统测试与调试
单元测试 · 日志记录 · 断言检查
回测系统测试调试
28
回测结果分析与报告生成
自动生成PDF/HTML报告 · 包含关键指标和图表
回测结果分析报告生成
29
实盘对接与模拟交易
将回测策略转换为实盘信号 · 对接券商API（如vnpy · backtrader
实盘对接模拟交易
30
综合项目
从零搭建一个完整的Python金融回… · 架构设计 · 编码实现
综合项目Python