●第1章量化投資入門建議與行業概況
1.1學習路線圖與重要知識節點
1.2穩步上升的資金曲線是否存在
1.3有保留地相信回測結果
1.4績效評估常見指標和方法
1.5部分可視化免編程量化分析平臺
第2章快速駕馭編程語言知識
2.1TB基本編程——基礎知識
2.2TB基本編程——條件循環語句
2.3Python語言比你想像中更簡單
2.4PythonNumpy庫常用操作解讀
2.5PythonPandas庫常用操作解讀
2.6實戰開始：在股票平臺進行數據查詢
第3章股票期貨擇時交易模型
3.1ETF二八擇時法則，跑贏基礎股票指數
3.2Aberration繫統，長期活躍於期貨市場
3.3低價股+逆向雙均線模型，初步探索個股特征
3.4CCI通道+自適應繫統，馴服商品期貨波動
3.5AMA自適應均線繫統捕捉價格啟動機會
3.6“海龜交易法則”輝煌戰績與實踐
第4章基本面和技術面交易模型
4.1股票模型思路形成與常見問題
4.2小市值二八過濾止損模型，A股明星以小為美
4.3PEG價值選股模型，復制彼得?林奇投資路徑
4.4技術指標測試平臺
4.5動量效應和反轉效應
4.6換手率和資金流模型，主力和籌碼盤根錯節
4.7個股CTA策略嘗試
4.8高頻因子低頻交易，“聰明錢”因子模型
4.9股息率高分紅模型，與參數優化實踐
第5章更有效的期貨交易模型構建
5.1萬變不離其宗，均線類模型本質剖析
5.2逆勢交易在期貨市場的初步實踐
5.3大小周期雙頻率模型CTA實戰
5.4OpenRangeBreaker短線突破交易繫統
第6章股票多因子模型實戰
6.1理解回歸問題的原理
6.2基本的統計學知識補充
6.3股票多因子模型的實質
6.4股票收益50年探索歷程
6.5單因子分析方法
6.6多因子選股模線性回歸法
6.7SVR機器學習多因子建模
第7章模型與實盤投資難點
7.1參與CTA市場的必要性和必然性
7.2止損模塊的重要意義與取舍
7.3我們更加側重的績效評估理論
7.4警惕隱藏的回撤幅度和回撤時間
結束語不斷失敗和不斷迭代
