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XGBoost因子分层回测实操

共计 30 章节
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01
课程导论
XGBoost在量化投资中的价值 · 分层回测的核心思想 · 课程目标与学习路径
课程导论XGBoost
02
环境搭建
Anaconda与Jupyter N… · XGBoost库安装 · pandas/numpy/sciki…
环境搭建Anaconda
03
数据获取
使用tushare/akshare获… · 复权因子处理 · 数据清洗与对齐
数据获取tushare/aksh…
04
因子计算基础
单因子计算逻辑（如动量因子 · 反转因子） · 因子标准化（Z-score）
因子计算基础单因子计算逻辑
05
多因子合成
使用XGBoost进行因子合成 · 特征重要性分析 · 模型训练与预测流程
多因子合成XGBoost
06
XGBoost原理
梯度提升树核心概念 · XGBoost相比传统GBDT的优化… · 并行化
XGBoost原理
07
XGBoost参数详解
通用参数（booster/silen… · booster参数（eta/gamm… · 学习目标参数（objective/e…
XGBoost参数详解
08
参数调优策略
网格搜索（GridSearchCV） · 随机搜索（RandomizedSea… · 贝叶斯优化（BayesianOpti…
参数调优策略GridSearchCV
09
交叉验证
时间序列交叉验证（TimeSerie… · 滚动窗口验证 · 防止未来信息泄露
交叉验证TimeSerie
10
特征工程
技术指标特征（RSI/MACD/布林… · 基本面特征（PE/PB/ROE） · 文本情绪特征构建
特征工程RSI/MACD
11
标签定义
未来N日收益率计算 · 多空标签划分（Top/Bottom… · 回归与分类标签选择
标签定义未来N日收益率计…
12
分层回测原理
分层回测的定义 · 分层组合构建方法（等权/市值加权） · 分层收益计算与评价
分层回测原理分层回测的定义
13
分层回测实现
使用Python实现分层回测框架 · 分组函数（pd.qcut/自定义分位… · 分组收益统计
分层回测实现Python
14
回测评价指标
年化收益率 · 夏普比率 · 最大回撤
回测评价指标年化收益率
15
IC分析
信息系数（IC）定义 · Rank IC计算 · IC序列统计（均值/标准差/IR）
IC分析
16
分组收益可视化
分组累计收益曲线图 · 分组年化收益柱状图 · 分组风险指标热力图
分组收益可视化分组累计收益曲线…
17
多空组合分析
多空组合收益曲线 · 多空夏普比率 · 多空最大回撤
多空组合分析多空组合收益曲线
18
换手率分析
组合换手率计算 · 换手率与收益关系 · 交易成本模拟
换手率分析组合换手率计算
19
行业中性化
行业分类标准（申万一级） · 行业中性化处理 · 行业中性化后的分层回测对比
行业性化
20
市值中性化
市值分组处理 · 市值因子剥离 · 市值中性化后的分层效果
市值性化
21
滚动训练回测
滚动窗口训练策略 · 模型更新频率选择 · 滚动回测与固定回测对比
滚动训练回测滚动窗口训练策略
22
过拟合检测
学习曲线分析 · 特征重要性稳定性 · 样本外测试与样本内测试对比
过拟合检测学习曲线分析
23
模型解释性
SHAP值计算 · SHAP摘要图 · SHAP依赖图
模型解释性SHAP
24
因子组合优化
基于XGBoost预测值的因子加权 · 风险平价组合 · 均值方差优化
因子组合优化XGBoost
25
实盘模拟
模拟交易框架搭建 · 滑点与手续费模拟 · 实盘与回测差异分析
实盘模拟模拟交易框架搭建
26
绩效归因
Brinson归因分析 · 风格归因（Fama-French因子… · 行业归因
绩效归因Brinson
27
风险监控
VaR计算 · CVaR计算 · 压力测试
风险监控VaR
28
策略报告生成
自动生成回测报告（HTML/PDF） · 关键指标汇总表 · 图表自动输出
策略报告生成HTML/PDF
29
常见问题与陷阱
未来函数问题 · 幸存者偏差 · 前视偏差
常见问题陷阱
30
课程总结与进阶
课程核心知识点回顾 · XGBoost+LSTM混合模型 · 深度学习在因子挖掘中的应用展望
课程总结进阶