量化干货就要揉碎煮烂喂到你嘴里，手把手教学（文末福利）发表时间：2023-09-27 09:52
今年一直在筹划量化训练营的新内容，我们吸取了以往学员的意见打磨出了这期精讲训练营。都知道课时做长容易做短难，动不动2-3个小时的课程老师疲惫，内容分散，学员走神吸收差。课时短，内容不够充分，目录章节设置多，学员容易掉队。为此，我们精益求精，把干货压缩，原本20-30节课，浓缩到12节课。既不是“压缩饼干”似的难以下咽，更不是清汤寡水的索然无味。就像精心制作的“宝宝餐”一样，营养果腹又充满乐趣。 这次训练营内容请到了松鼠俱乐部的会员王总主讲，王总是某资产管理公司在职负责量化交易，10年以上的量化经验，丰富的实盘经验，扎实的编写功底。实力这方面大家在群里都能看到，帮助群友有口皆碑，严谨的态度让人敬佩。
精讲12节课，选题讲究，内容精干、课件完备、专属群聊互动交流，解决疑难症。教学采用"9+3"手把手教学模式，9节正课，3节附加课。附加课根据学员投票决定，最后一节解答学员的疑问。不是讲完课就算了，而是陪伴式教学，让每一位学员学有所得。什么叫做经典？无所谓你是新人还是老人，多年之后拿出来依然会受益颇多。本次训练营又称“经典十二章”，值得典藏。  目录
 手把手入门—十年量化经验分享
课程概述 内容、表述方式、解构安排 程序化交易的期望、态度 心里期望 对模型的期望 对交易的期望 CTA策略的开发目标 实现路径合理预期 商用工具 交易趋势 策略逻辑设计 可视化 考夫曼均线 闭环逻辑 策略实现 算法 代码 回测分析—如何让回测结果与实盘贴近?
课程小部分截图
数据可视化—如何优化参数与筛选品种？
课程小部分截图 · 通过算法原理确定参数范围 基本参数、分析算法、确定参数范围、数据范围、回测方式 · 回测结果分析.tbquant 初步筛选品种、同参数组合优化报告、portfolio方式 · 回测结果的分析.excel origin 数据透视表、面积图、再筛选品种、重新确定参数范围 识别过优—样本内外相关性与过优解决方案
课程小部分截图 样本内外、 通用/分品种参数 样本内外的相关性、通用参数与分品种参数的差异 过度优化的解决方案 预期管理、算法&代码的原因、数据导致、解决建议 策略实盘注意事项与部署方案
课程小部分截图 · 思路 保持逻辑、同质化因子 · 收集问题 来自回测、来自优化、可能的解决方案 · 代码验证 图表确认、控制变量、谨慎验证 · 效果评估 基准、权重分析、适应性 · 实盘 风控、配置品种和周期、环境配置、入场、干预  聪明的出场—海龟交易策略魔改篇
海龟交易作为经典策略，为交易者提供了完整的策略编写框架。在波动率放大的趋势中使用循环加仓模块可以带来非常爆炸的利润，但是在波动率较窄的震荡市中可以把脸给你赔肿了。正所谓盈亏同源好坏参半，加仓模块的使用要非常谨慎，好不容易积累的利润因为加仓使得抗波动能力降低，稍有冲击利润回吐明显，最后可能亏损出场。对，海龟最大的一个问题就是利润回吐。除了加仓的问题，更多的是出场设计的比较鸡肋。移动止损和10日高低点极不适应市场，过于死板且并不理想，因此我们针对性的魔改了海归策略。 过滤模块—趋势策略+震荡过滤
利用高低点来构建区间交易策略，是量化交易者最常用的手段，其中最简单的就是获取N周期内的高低点。同周期参数下，均线策略的交易绩效不如区间突破优秀。主要原因是均线在行情震荡的时候钝化缠绕，产生非常多的亏损交易。区间突破策略在这种情况下可以过滤掉一部分假信号但是并不绝对，也会出现穿透破脚的情况。相对来讲，处理震荡行情轨道类策略优于类均线策略。在不优化参数的前提下，通过交易条件强化趋势策略。 入场多样—基于KDJ的顶底背离+自适应区间
SKDJ指标被称为慢速随机指标，它是KDJ指标的一个分支，它主要通过差值过滤了短期的波动，避免了买卖点趋势反应的不必要的失误，SKDJ于KDJ相比，SKDJ反映的是股票波动较慢的情况，KDJ反映的是股票波动较快的情况。 策略构建： 1.动态区间 记录交叉时的状态，计算上次交叉到本次交叉的周期，计算周期内的高低点 2.顶底背离 SKDJ的顶底背离计算 另类策略—成交量分布构建股指交易策略
Volume Profile指标被广泛用于外汇，股票，期货，数字货币等交易市场，是一个通用性极好的技术指标，具有非常直观的使用价值； 构建交易策略： 上面我们介绍了成交量和Volume Profile(成交量分布)指标，我们利用Volume Profile的核心部分VA区域和VAH、VAL来构建交易策略。使用TB软件实现，其中一部分算法的实现有一点的难度，使用了FOR循环和数组。 核心计算： 1.构建成交量集合 2.计算POC； 3.VA价值区域； 4.计算VAH，VAL； 咨询详情 长按下方二维码 加客服“小松鼠-松鼠宽客” 微信号: viquant01 聊天框发送 训练营 报名 量化礼包 方法如下
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