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AI选股实战：多周期信号融合的量化组合构建

共计 30 章节
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01
课程导论
课程目标 · 适合人群 · 学习路径
课程导论课程目标
02
量化选股基础
量化投资基本概念 · 选股策略类型 · 因子投资与AI选股的异同
量化选股基础量化投资基本概念
03
多周期分析原理
日线 · 周线 · 月线等不同周期的定义
多周期分析原理日线
04
多周期信号融合逻辑
为什么需要融合多周期信号 · 融合的数学与统计基础 · 常见融合模式（如共振
多周期信号融合逻…为什么需要融合多…
05
数据准备与预处理
获取股票历史行情数据 · 复权处理 · 缺失值处理
数据准备预处理
06
技术指标与多周期特征
常用技术指标（如MA · MACD · RSI
技术指标多周期特征
07
基本面因子与多周期结合
财务数据 · 估值因子 · 成长因子如何与多周期技术信号结合
基本面因子多周期结合
08
另类数据与多周期信号
舆情 · 新闻 · 资金流向等另类数据在多周期框架下的应…
另类数据多周期信号
09
AI模型基础
机器学习与深度学习在选股中的基本应用 · 监督学习与强化学习的选择
AI模型基础
10
特征工程与多周期特征构建
如何从多周期数据中构造有效特征 · 特征标准化 · 降维与选择
特征工程多周期特征构建
11
多周期信号融合模型
基于规则加权 · 逻辑回归 · 随机森林
多周期信号融合模…基于规则加权
12
时间序列交叉验证
滚动窗口 · 扩展窗口 · 嵌套交叉验证等适合多周期数据的验证方…
时间序列交叉验证滚动窗口
13
组合构建与优化
从个股信号到投资组合 · 风险平价 · 均值方差优化
组合构建优化
14
风险控制与回撤管理
多周期信号下的仓位管理 · 止损止盈 · 行业与风格暴露控制
风险控制回撤管理
15
回测系统设计
回测框架搭建 · 交易成本与滑点模拟 · 过拟合防范与样本外测试
回测系统设计回测框架搭建
16
案例实战一
基于日线与周线MACD共振的选股策略…
案例实战一MACD
17
案例实战二
融合月线趋势与日线RSI超卖反转的选…
案例实战二RSI
18
案例实战三
使用LSTM融合多周期价格序列预测股…
案例实战三LSTM
19
案例实战四
基于XGBoost的多周期因子融合选…
案例实战四XGBoost
20
案例实战五
多周期信号与基本面因子结合的行业轮动…
案例实战五多周期信号
21
模型调参与优化
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 早停法在多周期模型中的应用
模型调参优化
22
策略评估指标
夏普比率 · 最大回撤 · 胜率
策略评估指标夏普比率
23
常见陷阱与误区
多周期数据泄漏 · 未来函数 · 幸存者偏差
常见陷阱误区
24
多周期信号冲突处理
当不同周期信号矛盾时的决策机制 · 动态权重调整
多周期信号冲突处…当不同周期信号矛…
25
实盘交易与模拟交易
从回测到实盘的注意事项 · 交易执行 · 监控与维护
实盘交易模拟交易
26
模型可解释性
SHAP值 · 特征重要性 · 部分依赖图在多周期选股模型中的应用
模型可解释性SHAP
27
前沿进展与未来方向
图神经网络 · 强化学习 · 多模态数据融合在量化选股中的最新研究
前沿进展未来方向
28
综合实战项目
从数据获取到策略部署的完整流程 · 构建一个多周期信号融合的量化组合
综合实战项目从数据获取到策略…
29
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见问题解答 · 推荐学习资源与后续提升方向
课程总结进阶路径
30
结业考核与实战任务
设计一个多周期融合选股策略 · 完成回测并提交分析报告
结业考核实战任务