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title: 大富翁量化编程实战课

1. 大富翁和大富翁量化课程

大富翁是可以本地部署的开源量化框架，自2019年起开发，2022年底2.0基本完成，功能齐全，能容纳超大规模数据（目前在生产环境已存储超30亿条行情数据）。

大富翁的起名有两重寓意，一是希望这个框架的使用者们，都能实现财富自由。另一方面，大富翁也是一款投资游戏的名字 -- 财富终究只是一场大富翁游戏。在这场游戏中，努力和才能固然重要，但运气始终是不可或缺的。

每一个从事金钱游戏的人，最终都将明白，个人在经济周期面前，是多么的渺小。这也正是达利欧在投资上取得了巨大的成功之后，仍要深入历史，探索大周期（见《原则：应对变化中的世界秩序》 - 瑞.达利欧著）的原因。因此，无论我们采用什么样的方法进行投资，都需要顺势而为，不可逆流而上。

2. 课程简介

本课程是一门中高级课程，它面向打算进入量化交易领域的学生、程序员和正在从事主观交易的机构投资者和个人投资者。

课程涵盖了量化交易的全流程，即如何获取数据，如何考察数据的分布、关联性，因子和模式的发现和提取，如何编写策略、进行回测和评估，最终将策略接入实盘。

学习完成本课程的内容之后，您将会对量化交易有全面和系统的了解，能够独立实施量化策略的开发、调试、回测及实盘交易，并且能评估和改进自己的策略。您将有能力复现论文、经典量化交易策略或者实现策略思想。如果自己已经有了成功的交易经验，则将有如虎添翼之感。

Tip

本课程并非面试指南。完成本课程后，您将有能力在任何一家投资机构开展工作，但要获得这些机构的offer，从我们的跟踪情况来看，您还需要刷一些面试宝典，补充部分数学知识、基础算法题和了解一些 brain teaser的应对技巧。

相关资料在我们的课程和社群中都有推荐。

本课程讲授的内容，远非量化交易的全部。在学完本课程后，您可沿着我们给出的学习路线图继续深造，成为领域专家。

课程媒介为录播视频、Notebook文稿和每周一次答疑辅导。文字稿部分约40万字节。本课程将为学员提供可运行这些Notebook的实验环境，在该实验环境中：

  • 192核CPU和256GB内存（学员共享）
  • Jupyter Lab策略开发环境
  • 超过30亿条分钟级行情数据，并提供盘中实时数据
  • 回测服务。您可以立即编写策略并运行回测
  • 仿真交易。本环境中可提供仿真交易，供您检验自己的策略

这是一门比较硬核的课程，我们在内容编排上做到了顺序讲述、层层递进、前后照应、取舍得当。在内容上，还有许多其它地方难得一见的知识点，我们列举一二：

Question

  1. A股报价的最小单位是分。很多情况下，我们需要将小数四舍五入到百分位。2元以下的个股出现舍入误差时，我们将承受0.5%的损失。如果每天进行一次这样的交易，年化损失会达到惊人的247%！可是，您使用的四舍五入方法，它是正确的吗？
  2. 有人说回测中要使用后复权，这个结论是正确的吗？你将如何证明？
  3. 除了min, max, 还有哪些函数可能是未来函数，您能给出一个清单吗？
  4. 如果您的策略在回测中得到夏普是2，一般而言，这是个不错的策略。但在实盘中，它开始回撤了，夏普也在变差。当回撤达到多少时，可以断定，策略的运行环境已不存在，必须中止实盘（其它人可能告诉您，量化程序一旦运行，就必须扛过去）？

在难度取舍上，有一些课程实现了从小学生到研究生阶段的难度覆盖，比如从Python的基础语法开始，讲到Python高性能编程，或者需要高深数学技巧（比如BS公式，伊滕引理或者维纳过程等）的衍生品策略。这是不恰当的。这门课以A股为实践材料，因此几乎所有人都具有一定的领域知识，并且不需要过于高深的数学知识（衍生品对数学要求高一些）。

3. 课程大纲及编排说明

💡 课时安排：1课时 💡 介绍什么是量化交易，量化金融的知识体系，本课程的目标和定位，如何学习本课程（环境、参考书和辅导）
💡 课时安排：5课时 💡 课程目录 * 第1课 证券基础知识与Akshare * 第2课 Tushare * 第3课 Jqdatasdk * 第4课 Zillionare * 第5课 习题 💡 介绍如何稳定和高性价比地获取证券数据及本地化存储的问题。我们将主要介绍akshare, tushare, Jqdatasdk和Zillionare，顺带涉及Baostock和YFinance。 这一模块中，我们将介绍证券和交易所编码方案，除权和复权的概念，几种复权方式的推导关系。您将在后面的课程中（回测和实盘）了解到，复权会是量化交易中根本性的问题之一。 我们还将通过两个示例，来揭示数据的力量。其中之一是市盈率与大盘择时的关系，另一个则是投资者人数与市场走势的关系。
💡 课时安排：3课时 💡 课程目录 * 第6课 小市值策略 * 第7课 布林带策略 * 第8课 网格交易法 💡 小市值策略是著名的Famma三因子之一，在全球各个市场，多年来一直有较好的表现。尽管短期内它可能面临周期性失效，但小市值公司优异的成长性是它的逻辑支撑，因此无论何时，它都是量化兵器库中的必备策略。在2023年7月华泰金工发布的因子评测中，小市值因子表现排名第三。 布林带策略有坚实的统计学理论支撑，是80年代最有效的技术指标类策略。在本课程中，我们指出了布林带策略的优化改进方向，而实现这些改进所需要的技术，我们将在第13课介绍。 网格交易法由信息论大师香农提出。它以其简洁易懂，不判断趋势的特点深受大家喜爱，成为各券商向客户提供的必备交易工具之一。我们在这一节课中，先是实现了一个朴素的算法，只获得0.71%的年化回报，然后一步步将其优化到接近30%的年化回报。 在本模块中，我们从基本面、技术面和交易维度带大家认识策略编写的一般流程，并且从零开手，逐步抽象出来自己的策略编写框架。在掌握策略编写的原理之后，后面学习和理解庞大精深的回测框架就易如反掌。这里我们将接触到OOP编程概念，最终将实现一个抽象的策略基类，从而简化每一次具体的策略子类的编写。
💡 课时安排：7课时 💡 课程目录 * 第9课 Numpy和Pandas * 第10课 经典技术指标库 Ta-lib * 第11课 数据分析与Python实现（1） * 第12课 数据分析与Python实现（2） * 第13课 技术分析实战 * 第14课 因子分析 * 第15课 Alphalens及其它 💡 这个模块中，我们首先介绍了Numpy和Pandas。它们在证券分析领域，既作为基础数据结构使用，也提供了常用算法比如移动均值等。这一节课展示了大量金融领域里使用numpy函数的例子，比如计算最大回撤 (max drawdown)等等。 ta-lib是经典的技术指标库，也是我们提取时序因子的重要来源。 在第11、12课，我们主要介绍基础的概率与统计原理及应用：一阶矩到四阶矩， PDF/CDF， 统计推断方法，残差，相关性，相似性和距离，归一化等。如果不从事金融衍生品交易，这里学习的数学知识将能覆盖大部分量化策略研究领域。 动量、趋势跟踪、反转策略是一直市场上最有效的策略。经典的Alpha 101因子中，主要是以收益因子为基础来构建更复杂的动量、趋势和反转因子。我们将在第13课，以我们已经掌握的概率和统计知识为基础，通过复杂的技术形态分析，实现构建前述因子和策略的基本组件。我们相信，通过这些技术以及技术的组合，将会更好地发现趋势和反转。 第14、15课我们将介绍因子分析流程，我们将学习到异常值、缺失值处理、分布调整、标准化(zscore)、中性化处理，以及如何通过IC法、回归法和分层法实现单因子的评测。 这一模块中我们将学习到Python量化生态中最重要的那些库，比如 **Numpy**, Pandas, **ta-lib**, **Scipy**, **Sklearn**, Statistics, **Statmodels**, **Alphalens**, **Sympy**, **Ckwraps**, **Zigzag**, jqfactor等（黑体字部分是重点讲述）。
💡 课时安排：3课时 💡 课程目录 * 第16课 Matplotlib与图的构成原理 * 第17课 交互式绘图Plotly及Plotly Dash * 第18课 语义关系图Seaborn及PyEcharts 💡 量化交易一般不需要人工干预，但我们在策略研究中，特别是在早期的策略探索阶段，往往需要借助绘图来揭示数据之间的关系，或者它们内在的分布特性。或者，我们需要就策略的各项评估指标，生成图文并茂，清晰易懂的报告，向客户传达策略的价值。在每一次回测运行结束之后，我们还很可能需要借助叠加了交易详情的k线图来进行调优。因此，我们必须熟练掌握数据可视化技巧，这就是Module 4的主要内容。 我们在第16课，我们以matplotlib为例，介绍了一张图是由哪些元素顶底向上构成的，这包括标注、标记、图例、轴、子图、图，以及色彩和主题。掌握了绘图的领域知识，再来学习框架，就会豁然开朗。 第17课，我们介绍了Plotly，用来在notebook或者网页上绘制交互式图。我们还介绍了如何绘制复杂的K线图，包括如何处理日期之间的gap，拖动式数据加载，如何绘制十字光标等。这节课我们还介绍了Plotly Dash，通过它我们可以仅凭Python就完成简单的交互式网页应用，从而可以制作一个售卖我们策略的网站。 第18课，seaborn为我们带来了基于语义的图形绘制，提供了快速探索数据内在的关系和分布的可能。我们还介绍了PyEcharts，这是国内团队常用的绘图框架，它还提供了一些更高级的绘图结构。
💡 课时安排：4课时 💡 课程目录 * 第19课 Backtrader (一) * 第20课 Backtrader (二) * 第21课 策略评估与可视化 * 第22课 回测陷阱与大富翁回测框架的答案 💡 回测是检验量化策略最重要的方式，Backtrader则是当下最流行的本地化回测框架之一。我们从Backtrader最基础的时间线概念及语法糖讲起，逐步介绍DataFeeds, 多周期数据，指标，编写策略及评估，并在第20课以讲解驱动引擎、订单、交易代理、可视化和优化作为结束。 在评估策略这节课，我们介绍了回报率5大指标，风险调整收益类6大指标，基准对照类两大指标及各指标应用场景、关联度。这节课我们还将介绍一个制作策略回测报告的工具 -- quantstats库。 即使是有了一定工作经验的人，也很容易编写出来一个跑分很高的策略，却对已经深陷的危险茫然不知。这里有数据的问题、有框架的问题、也有编码熟练度的问题。您可能对未来数据、前视偏差这些概念烂熟于心，但只有有着丰富实战经验的人，才知道什么情况下，我们已浑然不觉地引入了这些偏差。学完这一课，相信会省掉您无数个焦灼的夜晚。这一课介绍的回测陷阱范围非常之广，包括了函数库的、数据编制发布时机引起的、复权引起的、模拟撮合机制引起的、实盘差异等。 最后，我们还介绍了大富翁回测框架是如何解决这些问题的。 在这一部分，我们将学习到这些重要的库： **backtrader**, **empyrical**,**quantstats**等，以及大富翁开源框架中的zillionare-backtesting, zillionare-trader-client.
💡 课时安排：2课时 💡 课程目录 * 第23课 EasyTrader、东财EMC和Trader-gm-adaptor * 第24课 Ptrade和QMT 💡 策略最终都要接入实盘。我们首先介绍了基于键鼠模拟的交易接口。我们可以通过它来运行模拟盘，对我们的策略进行实盘前的最后测试。我们介绍了如何通过easytrader来进行雪球组合的模拟交易，以及如何跟踪网络上其它高手的交易。 掘金量化开发的量化终端包含了交易接口，被许多券商采购，比如东方财富采购后，最终提供给用户的产品称为东财EMC。它使用文件扫单的方式监视用户策略的输出。在这一课，我们介绍了如何将文件扫单接口封装成网络服务，从而更容易为量化策略使用。 第24课介绍另外两个流派的实盘接口，即PTrade和QMT。前者是券商机房托管方式，后者则可以在本地运行，并且提供了方便的API接口。 这一部分介绍的重要库（软件）有**Easy-Trader**, **Zillionare-Trader-gm-Adaptor**, **PTrade**, **qmt**,和**xtquant**。

Tip

更详细的课程大纲（具体到三级标题），可联系助教索取。

4. 量化知识体系与本课程定位

量化交易不仅在国内是新生事物，就连直到在华尔街点据主流地位，也不过20多年历史。因此，关于量化交易，很少看到体系化的知识结构梳理。

我们根据自己的经验，结合国内外同类课程、同行交流的结果，通过对主流量化框架、量化常用库的梳理和对重要论文的阅读梳理，总结出如下学习路线图：

大富翁量化编程
进阶研究方向
策略探索方法论
证券市场与交易规则
研报论文复现
另类数据/因子挖掘
情报学与社会工程
拓展品种
商品期货
股指期货
期权
可转债
ETF
数字货币
外汇
现代金融理论
EMH
APT
PT
伊藤引理
CAPM
BS公式
MM定理
行为金融学
财务报表
数学与算法
贝叶斯
马尔可夫
蒙特卡洛
凸优化
PCA
人工智能
增强学习
NLP
RNN
机器学习
knn
svm
xgboost
时间序列
ARIMA
ARCH
Kalman
时频变换
FFT
wavelet
策略和模型
微观结构 & HFT
order flow trading
Guerilla Algorithm
PTP/FIFO
Scalping
VWAP
动量策略
时序动量
行业动量
趋势跟踪
Dual Thrust
海龟交易法
主力模式识别
情绪分析
统计套利
ETF套利
指数增强
跨品种套利
均值回归
跨期套利
alpha套利
基本面
行业轮动
Alpha对冲
本课程
高级数据可视化
图的构成
坐标轴
Axes/Fig
双轴
Bar
Line
Scatter
Hist
积分图
分面图
热力图
Image
联合分布图
样式和主题
调色板
语义化
交互式K线
matplotlib
plotly
Plotly Dash
seaborn
PyEcharts
回测和回测框架
backtrader
语法糖
时间线
指标
DataFeeds
多周期
驱动引擎
订单
交易代理
可视化
优化
Metric
收益率
夏普
Sortino
𝛼 𝛽
Omega
可视化
Quant Stats
回测陷阱
大富翁回测框架
实盘接口
键鼠模拟
EasyTrader
策略跟踪
东财EMC
文件单
网络封装
Ptrade
QMT
Mini-QMT
XtData
XtTrade
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初识策略
基本面策略.规模因子
基本面策略.规模因子
技术面策略.布林带
手写策略框架
OOP与封装
抽象类
量化分析技术
概率统计
矩
分布
PDF/CDF
假设检验
因子分析
预处理
IC
分层
评测框架
形态检测
顶底检测
平台整理
模式识别
scipy
statmodels
ckwraps
zigzag
sympy
alphalens
sklearn
statistics
Numpy
Pandas
Ta-Lib
Primer
Python 基础
基本语法
Pip
Conda
Testing
Debug
数学基础（大学水平）
高等数学
概率与统计
线性代数
编程工具
Git
VsCode
PyCharm
Jupyter Notebook
The Pilgram's Progress to Zillionare


在这个路线图中，最下面一层可以看作是学习量化的前置条件。如果您还不具备其中某些知识，也不必过份担心，经过一小段时间认真地自学，就应该能达到入门标准。在交易中，最重要的并不是数学或者什么别的技能，而是我们对规律的发现和洞察能力：

Algebra is like sheet music. The important thing is not can you read it, it's can you hear it.
-- Movie 'Oppenheimer'


关于量化交易所需要的Python基础，我们有较好的英文教材可以提供。该教材比较简练，不需要花很多时间就能学完，并且与我们的课程能很好衔接。

5. 讲师和助教

985名校计算机专业硕士，曾任职于 IBM/Oracle等多家知名外企，后创业与人合伙，成立公司专注量化投资。5年量化开发经验，10年以上A股操作经验。 开源量化框架Zillionare、Python工程模板Python Project Wizard及多个开源软件开发者。 Python布道者，著有《Python能做大项目》，宣传Python开发最佳工程和质量管理实践。 爱好围棋而不精，初段水平。
海外名校硕士，人工智能专业。协助完成了课程设计及部分示例代码。
海外名校硕士，金融专业，曾在头部券商实习及银行投行部门任职。协助完成了部分视频剪辑。
某211硕士，金融专业在读，协助完成部分教辅工作。

5.1. 鸣谢

985名校计算机专业硕士，现任某头部券商量化开发部门。协助完成了部分课程设计和视频剪辑。

6. 课程注册流程

每月一日开启新一期学习营。第一周到第三周都将获得早鸟价折扣。

  • 联系 quantfans_99 (宽粉) 确定优惠价格，获取购买链接和用户协议
  • 通过平台购买课程
  • 购买完成当日，助教开通实验账号，将课程登录网址、账号密码发送给学员
  • 助教将学员加入当期学员微信群，以便接受会议通知
  • 学员开始学习，并在开营后的每周日晚，参加课程答疑
  • 4个月后，学员结束课程学习。此时可根据我们提示的路线图，进一步深造

课程实验环境如下：

75% 50%

近期参考优惠价：

| Tier | Applicable till | Fee(￥) | | ---------- | --------------- | ------ | | 超级早鸟价 | 2023年10月9日 | 4500 | | 早鸟价 | 2023年10月16日 | 4550 | | 标准价 | 2023年10月31日 | 4600 |
| Tier | Applicable till | Fee(￥) | | ---------- | --------------- | ------ | | 超级早鸟价 | 2023年11月6日 | 4600 | | 早鸟价 | 2023年11月13日 | 4650 | | 标准价 | 2023年11月30日 | 4700 |
| Tier | Applicable till | Fee(￥) | | ---------- | --------------- | ------ | | 超级早鸟价 | 2023年12月4日 | 4700 | | 早鸟价 | 2023年12月11日 | 4750 | | 标准价 | 2023年12月30日 | 4800 |
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