AI+Python金融量化班：多因子策略入门

自行开发量化策略充满陷阱：历史回测看似完美，实盘却因忽略交易成本（手续费、滑点）、数据异常（停牌、除权除息）或代码效率低下而失效。许多自学者的策略止步于“玩具”级别，无法用于真实资金。其根本原因在于缺乏对策略全生命周期——从数据理解、因子构建、交易模拟到绩效归因——的系统性认知与工程化实践。为此，三节课联合一线量化私募的研究员，将机构级的策略开发流程与风控意识，融入这门入门课程。我们不仅教你怎么写代码，更着重讲解每一个参数、每一行代码背后的金融逻辑与实务考量。本课程如同一份详尽的“地图”与“避坑手册”，指引你安全、规范地搭建起自己的第一个策略框架。本课程旨在为你构建一个坚实且可扩展的量化策略基础。你将通过克隆并深度剖析一个成熟策略，全面掌握多因子模型的构建流程、因子数据获取与处理方法、贴近实盘的交易设置（滑点、手续费），以及策略代码的优化与版本管理。更重要的是，你会建立起对市值、ROE、复权价格、停牌处理等关键细节的深刻理解，避免常见低级错误。完成学习后，你将拥有一个具备工业级雏形的策略项目，并知道如何科学地对其进行迭代与改进。