《量化金融交易策略分析》教学大纲课程名称：量化金融交易策略分析课程类别（必修/选修）：专业必修课课程英文名称：QuantitativeStrategyAnalysis其中实验/实践学时：16总学时/周学时/学分：32/2/2先修课程：程序设计I，程序设计Il，Python与大数据分析，数据挖掘与机器学习后续课程支撑：项目化课程6授课地点：莞城校区实验楼503授课时间：1至16周星期二1-2节授课对象：2022级经融1-2班开课学院：粤台产业科技学院任课教师姓名/职称：苏宁/工程师答整时间、地点与方式：工作时间/微信群课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（V）使用教材：（Python量化交易实战）教学参考资料：“掘金量化”支持文档（“https://www.myquant.cn/docs2”）课程简介：在目前不断变化、蓬勒发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多，本课程内容主要包括Python量化投资环境的搭建、金融量化数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与Tensorfow、回归模型的经典应用、配对交易相关知识等。课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑：C2,C3,C4毕业要求课程教学目标支撑毕业要求指标点C2运用专业知识的能力：具有良好的目标1：1能部署Python开发环境，正确加载和调用NumPy综合应用知识能力和实践能力，能把学了解量化交易所需的最新工具pandas、Matplotlib库进行程序编写。到的经济学和金融学知识运用于实践。1
1 《量化金融交易策略分析》教学大纲 课程名称： 量化金融交易策略分析 课程类别（必修/选修）：专业必修课 课程英文名称：Quantitative Strategy Analysis 总学时/周学时/学分：32/2/2 其中实验/实践学时：16 先修课程： 程序设计 I，程序设计 II，Python 与大数据分析，数据挖掘与机器学习 后续课程支撑： 项目化课程 6 授课时间： 1 至 16 周星期二 1-2 节 授课地点：莞城校区实验楼 503 授课对象： 2022 级经融 1-2 班 开课学院： 粤台产业科技学院 任课教师姓名/职称： 苏宁/工程师 答疑时间、地点与方式：工作时间/微信群 课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（√） 使用教材：《Python 量化交易实战》 教学参考资料：“掘金量化”支持文档（“https://www.myquant.cn/docs2”） 课程简介：在目前不断变化、蓬勒发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越 来越多，本课程内容主要包括 Python 量化投资环境的搭建、金融量化数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib 金融库的详解、多因子策略的 介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与 Tensorfow、回归模型的经典应用、配对交易相关知识等。 课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑：C2,C3,C4 课程教学目标 支撑毕业要求指标点 毕业要求 目标 1： 了解量化交易所需的最新工具 C2 运用专业知识的能力: 具有良好的 综合应用知识能力和实践能力，能把学 到的经济学和金融学知识运用于实践。 1能部署Python开发环境，正确加载和调用NumPy， pandas、Matplotlib 库进行程序编写
C3创新能力具有从事本专业相关职业活动所需要的技术能力、社会行为能力和创新能目标2：2能在实践在掌握交易策略的适用性，并能针对实力：具有一定的通过调研、挖掘和发现了解量化交易策略的种类，基本原理，并能针对不同场景际场景选择合理的策略。市场需求，从而进行创新应用金融商品选择正确的策略工具。开发的能力：具备将自身技能与群体技能相融合的能力，以及积极探索、开拓进取、勇于创新、自主创业的能力。C4发展能力目标3：具有在实践中学习、锻炼和积累管理知3能够利用中国证券A股市场的，运用Python语掌握量化策略在Pvthon中的实现，能对回测结果进行有效识与经验的能力：能从事金融商品营销言建立策略和回测策略，并对结果给出合理评估。性评估。及研究等方面工作的高级经济与金融专业人才。理论教学进程表课教学时教学内容（重点、难点、课程思政融入教学模式支撑课周次教学主题教学方法作业安排数师点)线下/混合式程目标1.量化交易概念主流量化交易平台2.重点：量化交易特点与应用有哪一些？各有哪3.量化交易历史苏宁混合式课堂讲授2目标1些优缺点？在聚宽1量化交易概述课程思政融入点：2012年到2016年量化量化平台上注册账对冲策略管理的资金规模增长了20倍，号管理期货策略更是增长了30倍，增长的2
2 目标 2： 了解量化交易策略的种类，基本原理，并能针对不同场景 选择正确的策略工具。 C3 创新能力 具有从事本专业相关职业活动所需要 的技术能力、社会行为能力和创新能 力；具有一定的通过调研、挖掘和发现 市场需求，从而进行创新应用金融商品 开发的能力；具备将自身技能与群体技 能相融合的能力，以及积极探索、开拓 进取、勇于创新、自主创业的能力。 2 能在实践在掌握交易策略的适用性，并能针对实 际场景选择合理的策略。 目标 3： 掌握量化策略在 Python 中的实现，能对回测结果进行有效 性评估。 C4 发展能力 具有在实践中学习、锻炼和积累管理知 识与经验的能力；能从事金融商品营销 及研究等方面工作的高级经济与金融 专业人才。 3 能够利用中国证券 A 股市场的，运用 Python 语 言建立策略和回测策略，并对结果给出合理评估。 理论教学进程表 周次 教学主题 授课教 师 学时 数 教学内容（重点、难点、课程思政融入 点） 教学模式 线下/混合式 教学方法 作业安排 支撑课 程目标 1 量化交易概述 苏宁 2 1. 量化交易概念 2. 重点：量化交易特点与应用 3. 量化交易历史 课程思政融入点：2012 年到 2016 年量化 对冲策略管理的资金规模增长了 20 倍， 管理期货策略更是增长了 30 倍，增长的 混合式 课堂讲授 主流量化交易平台 有哪一些？各有哪 些优缺点？在聚宽 量化平台上注册账 号 目标 1
速度是所有策略中最快的。相比美国量化基金发展历程，中国现在基本处于美国90年代至21世纪之间的阶段。引导学生认识我国的量化交易的发展程度，认识量化交易对社会主义市场的重要作用。使学生明白量化投资获利的逻辑在于从海量的历史数据中寻找能够带来超额收益的多种"大概率"策略，并严格地按照这些策略所构建的数量化模型来投资，以获得稳定、可持续的超额回报。并使市场投资走向更理性的阶段1．常见量化交易平台2.拥金量化交易平台3．重点：编写Python代码来创建量化苏宁混合式课堂讲授1目标12量化交易平台交易策略的步骤4．难点：量化交易的回测操作步骤5.量化交易的模拟交易Python环境变量1.Python基础回顾2.Python开发环境苏宁混合式1目标13.Python基础回顾课堂讲投3Python面向对象4.Python函数与面向对象Python常用库回顾5.重点：Python量化交易常用库1.NumPy的初步使用2图形化数据处理--Matplotlib包的Python类库的使使用目标1混合式4苏宁1课堂讲授用-数据处理及可3.常用的统计分析方法-相似度计算视化展示4.数据的统计学可视化展示5.热点图-属性相关性检测3
3 速度是所有策略中最快的。相比美国量 化基金发展历程，中国现在基本处于美 国 90 年代至 21 世纪之间的阶段。引导 学生认识我国的量化交易的发展程度， 认识量化交易对社会主义市场的重要作 用。使学生明白量化投资获利的逻辑在 于从海量的历史数据中寻找能够带来超 额收益的多种 "大概率 "策略，并严格地按 照这些策略所构建的数量化模型来投 资，以获得稳定、可持续的超额回报。 并使市场投资走向更理性的阶段。 2 量化交易平台 苏宁 1 1 ． 常见量化交易平台 2 ． 掘金量化交易平台 3 ． 重点 ：编写 Python 代码来创建量化 交易策略的步骤 4． 难点：量化交易的回测操作步骤 5． 量化交易的模拟交易 混合式 课堂讲授 目标 1 3 Python 基础回顾 Python 面向对象 Python 常用库回顾 苏宁 1 1 ． Python 环境变量 2 ． Python 开发环境 3 ． Python 基础回顾 4 ． Python 函数与面向对象 5 ． 重点 ： Python 量化交易常用库 混合式 课堂讲授 目标 1 4 Python 类 库 的 使 用-数据处理及可 视化展示 苏宁 1 1. NumPy 的初步使用 2. 图形化数据处理-Matplotlib 包的 使用 3. 常用的统计分析方法-相似度计算 4. 数据的统计学可视化展示 5. 热点图 -属性相关性检测 混合式 课堂讲授 目标 1
Talib金融工具库的介绍1.Talib金融库使用2.Talib金融工具库函数目标1混合式课堂讲投5苏宁Talib金融工具回测3.详解4.两种经典的轨道突破策略介绍1.重点：什么是因子？2.因子的量化选择目标1苏宁6多因子策略1混合式课堂讲授3.基于成长因子的模型测试4.霍华罗斯曼投资模型1.技术面多因子介绍2．较为复杂的技术因子3.波动率因子基本面包括哪些因课程思政融入点：通过证券市场的价值子？以你对这些因投资，引导学生理解他们在大学期间的带技术指标的多因子的了解，对这些苏宁课堂讲授混合式时间相对人生十分短暂和宝贵，在日常7目标2因子的重要性进行子策略中应把这些时间当成自己的投资成本，排序，并解释为什合理利用时间，对自己的时间进行量化么。分配，以期使自己的学习效率得到最大的提高，在毕业时能获得知识面的大收益。1.中证红利指数基金介绍中证红利指数增强苏宁混合式课堂讲授12：、基于中证红利的指数增强基金策略目标2S策略的构建在课本第10章中挑回归分析基础选5个你觉得最有1.2.回归分析的一些其他计算方法用的指标，解释为苏宁1混合式课堂讲投目标29回归分析基础3.量化策略基本思路与简单实现什么。并利用这些指标对现有市场A4.逻辑回归帮你做决定股进行选股，写出4
4 5 Talib 金融库使用 详解 苏宁 1 1. Talib 金融工具库的介绍 2. Talib 金融工具库函数 3. Talib 金融工具回测 4. 两种经典的轨道突破策略介绍 混合式 课堂讲授 目标 1 6 多因子策略 苏宁 1 1. 重点 ：什么是因子？ 2. 因子的量化选择 3. 基于成长因子的模型测试 4. 霍华罗斯曼投资模型 混合式 课堂讲授 目标 1 7 带技术指标的多因 子策略 苏宁 1 1 ． 技术面多因子介绍 2 ． 较为复杂的技术因子 3 ． 波动率因子 课程思政融入点：通过证券市场的价值 投资，引导学生理解他们在大学期间的 时间相对人生十分短暂和宝贵，在日常 中应把这些时间当成自己的投资成本， 合理利用时间，对自己的时间进行量化 分配，以期使自己的学习效率得到最大 的提高，在毕业时能获得知识面的大收 益。 混合式 课堂讲授 基本面包括哪些因 子？以你对这些因 子的了解，对这些 因子的重要性进行 排序，并解释为什 么。 目标 2 8 中证红利指数增强 策略 苏宁 1 1 ． 中证红利指数基金介绍 2 ． 基于中证红利的指数增强基金策略 的构建 混合式 课堂讲授 目标 2 9 回归分析基础 苏宁 1 1 ． 回归分析基础 2 ． 回归分析的一些其他计算方法 3 ． 量化策略基本思路与简单实现 4 ． 逻辑回归帮你做决定 混合式 课堂讲授 在课本第 1 0章中挑 选 5 个你觉得最有 用的指标，解释为 什么。并利用这些 指标对现有市场 A 股进行选股，写出 目标 2
你所选的股票。CAPM模型简介1.回归模型的经典应苏宁1混合式课堂讲投目标2102.三因子模型用3.PB-ROE回归模型1.配对交易的基本理论苏宁1混合式课堂讲授2.协整性的判定与检验目标211配对交易3.配对交易算法利用Python编写MACD指标量化1.指标在模拟盘中的-混合式课堂讲授苏宁交易策略并回测目标212使用与策略回测2.风控指标理解1.机器学习入门量化交易与机器学2.对比课本12章中各监督学习与非监督学习混合式课堂讲授苏宁1机器学习在PYTHON中第三方库的种机器学习模型的目标2133.习与因子分析运用安装与使用优缺点。14.常用机器学习模型实现流程1线性回归、决策树、随机森林、支量化交易与机器学持向量机、朴素贝叶斯、神经网络模型1课堂讲授苏宁混合式目标214习与因子分析运用分类理解与实现：21.基于基本面分析的交易策略实现与运用2：，课程思政融入点：引导学生树立正量化策略交易模型确的价值观和投资观，明白什么是理性课堂讲投苏宁混合式1目标215投资而非投机，量化投资与分析并不能搭建预测股价涨跌，而是给了投资者一个投资参考。n
5 你所选的股票。 10 回归模型的经典应 用 苏宁 1 1． CAPM 模型简介 2． 三因子模型 3． PB-ROE 回归模型 混合式 课堂讲授 目标 2 11 配对交易 苏宁 1 1． 配对交易的基本理论 2． 协整性的判定与检验 3． 配对交易算法 混合式 课堂讲授 目标 2 12 指标在模拟盘中的 使用与策略回测 苏宁 1 1. 利用 Python 编写 MACD 指标量化 交易策略并回测 2. 风控指标理解 混合式 课堂讲授 目标 2 13 量化交易与机器学 习与因子分析运用 1 苏宁 1 1. 机器学习入门 2. 监督学习与非监督学习 3. 机器学习在PYTHON中第三方库的 安装与使用 4. 常用机器学习模型实现流程 混合式 课堂讲授 对比课本12章中各 种机器学习模型的 优缺点。 目标 2 14 量化交易与机器学 习与因子分析运用 2 苏宁 1 1． 线性回归、决策树、随机森林、支 持向量机、朴素贝叶斯、神经网络模型 分类理解与实现； 混合式 课堂讲授 目标 2 15 量化策略交易模型 搭建 苏宁 1 1． 基于基本面分析的交易策略实现与 运用 2． 课程思政融入点：引导学生树立正 确的价值观和投资观，明白什么是理性 投资而非投机，量化投资与分析并不能 预测股价涨跌，而是给了投资者一个投 资参考。 混合式 课堂讲授 目标 2
16合计实践教学进程表教学支撑课项目类型（验证/综合周次授课教师实验项目名称学时教学内容（重点、难点、课程思政融入点）/设计)方式程目标了解天择掘金量化平台安装步骤，及安装1.调试。2.了解量化平台的主要功能模块以及模块操作。天择捆金量化平台部署3.初步掌握在线获取平台策略编写问题的苏宁实训1综合目标32解决方法和帮助。与搭建4.了解平台策略编写的基本流程，以及编写策略的方法。5.尝试使用模拟仿真交易模块，感受下实际量化交易。1.了解量化平台支持的数据类型，掌握常用字段和对应的数据频率种类。2.了解掌握平台提取数据的API，熟练掌握数据提取的代码编写。苏宁实训平台提数操作实验1综合目标333.能够在Python中查找数据，并查看数据结构，能够进行数据元素的调用。4.学会对提取的数据进行处理，能够计算某些数据的统计特征，能够实现数据可视化。1.了解量化平台事件驱动含义，学习调用几种驱动模式。苏宁1实训Python事件驱动实验综合目标32.能够结合平台和Python脚本进行事件驱动4运行。3.能够初步编写简易策略，并能通过平台实现6
6 合计 16 实践教学进程表 周次 实验项目名称 授课教师 学时 教学内容（重点、难点、课程思政融入点） 项目类型（验证/综合 /设计） 教学 方式 支撑课 程目标 2 天择掘金量化平台部署 与搭建 苏宁 1 1. 了解天择掘金量化平台安装步骤，及安装 调试。 2. 了解量化平台的主要功能模块以及模块 操作。 3. 初步掌握在线获取平台策略编写问题的 解决方法和帮助。 4. 了解平台策略编写的基本流程，以及编 写策略的方法。 5. 尝试使用模拟仿真交易模块，感受下实 际量化交易。 综合 实训 目标 3 3 平台提数操作实验 苏宁 1 1. 了解量化平台支持的数据类型，掌握常用字 段和对应的数据频率种类。 2. 了解掌握平台提取数据的 API，熟练掌握数 据提取的代码编写。 3. 能够在 Python 中查找数据，并查看数据结 构，能够进行数据元素的调用。 4. 学会对提取的数据进行处理，能够计算某些 数据的统计特征，能够实现数据可视化。 综合 实训 目标 3 4 Python 事件驱动实验 苏宁 1 1. 了解量化平台事件驱动含义，学习调用几种 驱动模式。 2. 能够结合平台和 Python 脚本进行事件驱动 运行。 3. 能够初步编写简易策略，并能通过平台实现 综合 实训 目标 3
策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握一般证券投资所需的判断指标比如MA均线：MACD线、随机指标KDJ、布林线BOLL，能够将图形转化成数学语言。2．能够将指标的交叉，突破、上穿、下穿等动作编写成代码逻辑。均线趋势交易策略构建苏宁综合实训目标313.能够初步结合多种指标进行投资逻辑判3实验断。4.能够熟练结合平台和Python进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握多因子选股投资组合策略。2.能够通过观察行业指数或者大盘指数，并通过财务指标了解个股走势与指数之间的关系。3.能够通过财务指标追踪编写多因子选股投苏宁实训多因子选股策略实验1综合目标3资组合策略。64.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告1.学习掌握一般证券投资所需的判断指标，比如EMA均线，MACD线、随机指标KDJ、布林线BOLL，能够将图形转化成数学语言。2.能够将指标的交叉，突破、上穿、下穿等动EMA波动棋型策略实苏宁实训目标31综合作编写成代码逻辑。7验3.能够初步结合多种指标进行投资逻辑判断。4.能够熟练结合平台和Python进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现7
7 策略的回测和查看回测报告。 5 均线趋势交易策略构建 实验 苏宁 1 1. 学习掌握一般证券投资所需的判断指标， 比如 MA 均线，MACD 线、随机指标 KDJ 、 布林线 BOLL，能够将图形转化成数学语言。 2. 能够将指标的交叉，突破、上穿、下穿等 动作编写成代码逻辑。 3. 能够初步结合多种指标进行投资逻辑判 断。 4. 能够熟练结合平台和 Python 进行脚本策略 编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 6 多因子选股策略实验 苏宁 1 1. 学习掌握多因子选股投资组合策略。 2. 能够通过观察行业指数或者大盘指数，并通 过财务指标了解个股走势与指数之间的关系。 3. 能够通过财务指标追踪编写多因子选股投 资组合策略。 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 7 EMA 波动模型策略实 验 苏宁 1 1.学习掌握一般证券投资所需的判断指标，比 如 EMA 均线，MACD 线、随机指标 KDJ、布 林线 BOLL，能够将图形转化成数学语言。 2.能够将指标的交叉，突破、上穿、下穿等动 作编写成代码逻辑。 3.能够初步结合多种指标进行投资逻辑判断。 4. 能够熟练结合平台和 Python 进行脚本策略 编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 综合 实训 目标 3
策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握一般行业指数大致编写原理，了解沪深300指数以及其成分股，了解上证指数计算原理，以及成分股选取。2.能够通过观察行业指数或者大盘指数，并通过权重了解个股走势与指数之间的关系。苏宁实训目标3指数追踪策略实验1综合3.能够通过指数追踪编写行业轮动策略和指8数增强策略。4.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握机器学习模型原理。2.能够了解特征变量、训练集等相关概念。3.能够追踪盘中价格走势，编写机器学习策略。苏宁实训机器学习策略实验综合目标3194.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.熟悉商品期货的交易规则，了解商品期货日内交易策略系统构建规则。2.能够基于平台进行策略的调试，运行跨期套利策略。期货跨品种套利策略苏宁实训目标31综合103.能够了解回测的基本原理，以及查看回测绩效报告，分析策略交易问题。4.初步了解跨品种交易规则，套利原则，以及套利界限的计算。1.了解做市商交易规则，做市商交易获利原1苏宁综合目标3期货做市商策略构建11则。8
8 策略的回测和查看回测报告。 8 指数追踪策略实验 苏宁 1 1. 学习掌握一般行业指数大致编写原理，了解 沪深 300 指数以及其成分股，了解上证指数计 算原理，以及成分股选取。 2. 能够通过观察行业指数或者大盘指数，并通 过权重了解个股走势与指数之间的关系。 3. 能够通过指数追踪编写行业轮动策略和指 数增强策略。 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 9 机器学习策略实验 苏宁 1 1. 学习掌握机器学习模型原理。 2. 能够了解特征变量、训练集等相关概念。 3. 能够追踪盘中价格走势，编写机器学习策 略。 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 10 期货跨品种套利策略 苏宁 1 1.熟悉商品期货的交易规则，了解商品期货日 内交易策略系统构建规则。 2.能够基于平台进行策略的调试，运行跨期套 利策略。 3.能够了解回测的基本原理，以及查看回测绩 效报告，分析策略交易问题。 4.初步了解跨品种交易规则，套利原则，以及 套利界限的计算。 综合 实训 目标 3 11 期货做市商策略构建 苏宁 1 1. 了解做市商交易规则，做市商交易获利原 则。 综合 目标 3
2.能够结合平台和Python脚本进行做市商策略编写。3.能够初步编写简易策略，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握一般证券投资所需的判断因子，比如财务数据因子，基本面数据因子、行情数据因子、复合因子、衍生因子等，能够将数据转化成因子指标。2.能够通过平台提取对应标的的财务数据，能够处理财务数据并进行排序应用。alpha对冲策略模型构苏宁实训1.综合目标3123.能够通过平台进行指标之间的计算，并通过建实验计算结果进行数据处理。4.能够熟练结合平台和Python进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握R-Breaker突破和反转策略。2.能够了解不同价位突破和反转的关系。3.能够追踪盘中价格走势，实时判断触发条件编写R-Breaker突破和反转策略。R-Breaker突破和反转苏宁实训目标31综合4.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策13策略略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握网格交易模型原理。2.能够了解收盘价的均值和标准差。苏宁1综合实训目标3网格交易策略模型实验143.能够追踪盘中价格走势，编写网格交易策略。9
9 2. 能够结合平台和 Python 脚本进行做市商策 略编写。 3. 能够初步编写简易策略，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 12 alpha 对冲策略模型构 建实验 苏宁 1 1. 学习掌握一般证券投资所需的判断因子，比 如财务数据因子，基本面数据因子、行情数据 因子、复合因子、衍生因子等，能够将数据转 化成因子指标。 2. 能够通过平台提取对应标的的财务数据，能 够处理财务数据并进行排序应用。 3. 能够通过平台进行指标之间的计算，并通过 计算结果进行数据处理。 4. 能够熟练结合平台和 Python 进行脚本策略 编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 13 R -Breaker 突破和反转 策略 苏宁 1 1. 学习掌握 R -Breaker 突破和反转策略。 2. 能够了解不同价位突破和反转的关系。 3. 能够追踪盘中价格走势，实时判断触发条件 编写 R -Breaker 突破和反转策略。 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 14 网格交易策略模型实验 苏宁 1 1. 学习掌握网格交易模型原理。 2. 能够了解收盘价的均值和标准差。 3. 能够追踪盘中价格走势，编写网格交易策 略。 综合 实训 目标 3
4.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。1.学习掌握择时模型原理。2.能够了解DIF和DEA。3.能够追踪盘中价格走势，编写股票择时策略。拜时策略棋型实验苏宁综合实训目标31154.能够熟练结合平台和PYTHON进行脚本策略编写调试。5.能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现策略的回测和查看回测报告。2苏宁综合实训目标3量化综合策略实现基于基本面分析的交易策略实现与运用1616合计课程考核评价依据及成绩比例（%）课程目标支撑毕业要求指标点实验报告期末考试0C22020目标一0C32020目标二06060目标三C4总计4060100备注：1）根据东理工学院者试管理规定》第士二条规定：广课3次（或6课时）学生不得参加该课程的期终考核。2）各项专核标准见附件所示。10
10 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 15 择时策略模型实验 苏宁 1 1. 学习掌握择时模型原理。 2. 能够了解 DIF 和 DEA。 3. 能够追踪盘中价格走势，编写股票择时策 略。 4. 能够熟练结合平台和 PYTHON 进行脚本策 略编写调试。 5. 能够自己构建策略逻辑，并能通过平台实现 策略的回测和查看回测报告。 综合 实训 目标 3 16 量化综合策略实现 苏宁 2 基于基本面分析的交易策略实现与运用 综合 实训 目标 3 合计 16 课程考核 课程目标 支撑毕业要求指标点 评价依据及成绩比例（%） 实验报告 期末考试 目标一 C2 20 0 20 目标二 C3 20 0 20 目标三 C4 0 60 60 总计 40 60 100 备注：1）根据《东莞理工学院考试管理规定》第十二条规定：旷课 3 次（或 6 课时）学生不得参加该课程的期终考核。2）各项考核标准见附件所示