标签：amp 数据 and 常用 自己的 http author 方式 实战
第一课 自动化交易综述
知识点1： 课程内容综述，自动化／算法交易介绍，python在自动交易中的应用简介
第二课 量化交易系统综述
知识点1：回测，自动交易，策略建模，常见平台使用
第三课 搭建自己的量化数据库
知识点1：软件需求，数据获取方式，数据存储方式
实战项目：金融数据的存储，读取
第四课 用Python进行金融数据分析
知识点1：数据清理与特征选择
实战项目：pandas与金融数据分析
第五课 策略建模综述
知识点1：介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式
第六课 策略建模：基于机器学习的策略建模
实战项目：基于机器学习的金融预测
第七课 模型评估与风险控制
知识点1：模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法
第八课 自动交易系统的搭建
知识点1：基于事件驱动型的自动交易系统
实战项目：手把手教你搭建自动交易系统（有作业，课后直接赠送一套自动交易系统，可自行定制、修改）
第九课 量化策略的实现
实战项目：将本学期的所有project融入到上节课的系统中去，尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。
第十课 策略优化与课程总结
知识点1：如何进行模型选择与优化，课程回顾与展望：where to go from here..
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原文地址：https://www.cnblogs.com/52pg/p/9073904.html
