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近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视，量化分析的技术也取得了较大的进展，成为备受关注的一个热点领域。所谓金融量化，就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合，更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面，包括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展，量化分析还逐步与大数据结合在一起，对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理。 在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计算库，并且可以提供与C++，java等语言的接口以实现高效率的分析，成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言，由于它是开源的，降低了金融计算的成本，而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例，极大的缩短了金融量化分析的学习路径。 一、概述 1、课程介绍与环境安装 （1） 课程介绍 （2） 安装课程环境 本章内容：课程介绍与演练环境安装，为后续学习搭建环境 二、Python基础 1、Python数据类型、结构与可视化 （1）Python基本数据类型与数据结构 （2）NumPy数据结构 （3）代码向量化与内存布局 （4）数据可视化 （5）Pandas数据结构与金融数据 本章内容：学习Python基础、基本数据类型和数据结构，如何从网络或文件中获取数据，数据的可视化。如何使用pandas读取和处理金融数据 2、Python的输入输出与性能 （1）Python输入输出基本操作 （2）Python操作文件与数据库 （3）Pandas的I/O （4）PyTables实现I/O 本章内容：学习Python基础、基本数据类型和数据结构，如何从网络或文件中获取数据，数据的可视化。如何使用pandas读取和处理金融数据。 3、Python数学工具 （1）回归与曲线插值 （2）凸优化算法 （3）积分 （4）符号计算 本章内容：学习Python中提供的数学计算相关工具，包括如何进行回归与曲线插值、如何实现优化算法，如何计算数值积分，符号计算等。 4、Python统计与数据分析 （1）Python随机抽样与模拟 （2）风险测度与信用价值调整 （3）正态性检验 （4）投资组合优化 （5）主成分分析 本章内容：学习Python提供的描述统计工具与推断统计工具，学习正态性检验，主成分分析等方法，初步了解随机数与模拟，期权定价与风险测度的相关知识。 5、Python面向对象与Django （1）Python面向对象程序设计基础 （2）使用Python构建简单的短期利率类和现金流序列类 （3）Django概述 （4）Django的Model层 （5）Django的View层 （6）Django的Template层 （7）使用Django构建简单的投资组合业绩分析系统 本章内容：学习Python面向对象的基础知识，构造简单的类实现。学习Django Web框架及其MTV结构，使用Django构建简单的投资组合业绩分析与归因系统。 6、衍生品估值的基本理论 （1）市场环境的构建 （2）衍生品估值的基本原理 本章内容：衍生品估值的基本原理学习，使用Python构造衍生品平台的市场环境类。 7、衍生品分析平台的模拟模块开发 （1）泛型模拟类（基类）的构建 （2）几何布朗运动的模拟 （3）跳跃扩散过程的模拟 （4）平方根扩散过程的模拟 （5）均值回复扩散过程的模拟 （6）平方根跳跃过程的模拟 （7）波动率sabr模型的模拟 （8）随机波动率的模拟 本章内容：学习各类衍生品分析随机过程的模拟，包括几何布朗运动，跳跃扩散过程，平方根扩散过程，均值回复扩散过程，波动率过程等。 8、衍生品分析平台的估值和组合估值模块开发 （1）泛型估值类（基类）的构建 （2）欧式期权估值类的构建 （3）美式期权估值类的构建 （4）衍生品投资组合持仓类的构建 （5）衍生品投资组合分析类 本章内容：学习衍生品分析平台中对期权及其组合进行估值的方法和Python实现。 9、衍生品分析平台的应用 （1）辅助函数的编写 （2）单一风险因子衍生品建模 （3）多风险因子衍生品建模 （4）多风险衍生品资产组合建模 （5）大资产组合的平行估值 （6）资产组合风险报告 （7）隐含波动率与模型校准 （8）利率互换和随机短期利率 本章内容：在前三部分介绍衍生品平台基本理论、模拟模块、估值模块的基础上，针对单标的、多标的和利率衍生品进行建模应用分析，并对隐含波动率与模型进行分析和校准。实现衍生品分析平台的实务应用。 10、量化投资平台概述 （1）量化投资平台介绍 （2）回测与自动执行 （3）软件安装与环境部署 本章内容：介绍以Python为基础的量化投资平台，安装配置软件环境 11、量化投资平台的数据处理 （1）金融数据存储MySQL的基础处理 （2）金融数据处理 本章内容：介绍MySQL数据库与金融数据存储，使用Python操作MySQL数据库，介绍量化投资中金融数据平台的基本类型和处理方法 12、量化投资平台中金+C16:C17融数据建模方法 （1）统计机器学习基本方法（机器学习概述，监督学习，线性回归，树为基础的方法，支持向量机，模型选择与交叉验证，非监督学习，聚类方法，自然语言处理） （2）时间序列分析方法（序列相关、随机漫步与白噪声，自回归移动平均模型，协整时间学列，状态空间模型与Kalman滤波） （3）贝叶斯分析方法（二项分布的贝叶斯模拟，马尔科夫链蒙特卡洛，贝叶斯线性回归，贝叶斯随机波动率模型） 本章内容：介绍量化投资系统中金融数据建模方法，包括机器学习、时间序列，贝叶斯方法，为后续学习各类交易策略的实现奠定基础。 13、业绩评价与VaR风险管理 （1）介绍投资业绩评价的基本方法 （2）介绍量化平台中风险管理，特别是VaR的使用 本章内容：介绍量化投资平台中业绩评价与风险管理方法，包括资产组合分析，回撤指标，VaR风险管理指标等。 14、自动化交易平台 （1）事件驱动的交易引擎实现 （2）资产组合策略概述 （3）ARIMA-GARCH股票指数交易策略 （4）以协整为基础的配对交易策略 （5）Kalman滤波为基础的配对交易策略 （6）日内交易预测的监督学习模型策略 （7）Sentiment分析的交易策略 （8）基于市场Regime判断的交易策略 本章内容：使用Python（部分使用R语言）实现量化交易策略的分析与回测，介绍以事件驱动为基础的交易引擎的基本实现，介绍常见策略的实现基础与回测方法。把握量化投资平台的构建与使用方法。 |
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