掌握算法交易的回测
释放历史模拟的力量——从基本原理到高级
讲师：Hudson and Thames Quantitative Research
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你将学到什么
- 掌握回测的艺术：获得使用历史数据设计和运行您自己的自定义回测的技能，从基础到高级。
- 发现并避免虚假策略：揭开识别欺骗性投资策略的秘密。
- 向领先专家学习：受益于该领域先驱者的智慧。我们的课程围绕突破性的研究和出版物构建。
- 将因果关系融入您的策略中：通过整合因果推理来提升您的交易方法。
- 采用定量研究的最佳实践：利用行业最佳实践开辟量化股票策略的道路。
- 实践见解和现实世界应用：本课程不仅仅停留在理论。您将获得使用 Python 构建自己的回测器的实践经验
- 充满信心地创新：为自己配备知识，不仅可以追随量化金融领域，还可以创新。
要求
- 熟悉Python编程
- 对金融市场和交易的基本了解。
- 线性代数和统计学很有帮助
- 阅读数学方程的能力
描述
本课程旨在为您提供使用 Python 有效回测交易策略所需的工具和知识。它专为那些想要用历史市场数据测试和验证其交易想法的人量身定制，确保采用稳健且数据驱动的交易方法。
- 用 Python 构建你自己的回测器：深入研究从头开始构建回测器的技术细节。学习使用 Python 进行编码并使用流行的库来创建多功能且可重用的回测框架。
- 在回测之前 – 使用此协议！：了解准备回测的基本步骤。该模块侧重于数据收集、假设形成和设置测试参数。
- 定量股票策略研究的最佳实践：学习定量分析师用于制定股票策略的行业标准研究方法。我们涵盖数据分析技术、统计测试等等。
- 实验设计中因果关系的重要性：了解因果关系在交易策略设计中的作用。了解如何区分相关性和因果关系以构建更有效的交易策略。
- 什么不该做！：批判性地审视策略回测中的常见陷阱。学会识别并避免可能导致不准确的结论和糟糕的策略绩效的错误。
- 检测错误的投资策略：让自己具备发现和避免看似有利可图但实际上由于过度拟合、数据窥探偏差或其他错误而存在缺陷的策略的知识。
- 奖励讲座：参与深入探讨高级主题、现实世界案例研究和定量金融新兴趋势的附加内容。
本课程适合谁：
- 希望了解回测的有抱负的量化交易员和分析师。
- 希望将数据驱动方法纳入其交易策略的金融专业人士。
- 对量化金融感兴趣的学生和院士。
- 希望了解更多有关算法交易的爱好者。
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