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QMT讯投 股票量化交易实战 线下培训课程

在量化交易蓬勃发展的当下,掌握高效的量化工具与实战技能成为投资者突围的关键。本课程以“实战落地”为核心,依托QMT(迅投)量化交易平台,从代码编写到策略回测,从历史数据验证到实盘逻辑梳理,全方位打造“理论+代码+实战”的沉浸式学习体验。无论你是零基础想入门量化的投资者,还是有一定编程基础想转向实战的交易者,都能通过本课程掌握可直接落地的量化交易能力。

课程核心

从0到1搭建量化交易体系,拒绝空泛理论。

课程采用“工具上手→策略编写→回测优化→实盘衔接”的渐进式教学逻辑,实战操作。

  • QMT平台实战入门:从平台安装、环境配置到API接口详解,手把手教你搭建量化交易“作战基地”。重点掌握行情数据获取(K线、分时、资金流)、订单接口调用(限价单、市价单、条件单)、账户信息查询等核心功能,完成量化交易的“基础设施建设”。
  • 量化策略代码实战:聚焦A股市场主流策略,以Python为编程工具,逐行编写可复用的策略代码。包括但不限于:均线交叉策略(双均线、多均线组合)、MACD背离策略、RSI超买超卖策略、量价突破策略等。每一个策略都详解逻辑原理、代码结构与参数设置,让你不仅“会用代码”,更“懂代码背后的逻辑”。
  • 全方位回测与优化:教你运用QMT回测引擎,对编写的策略进行多维度验证。涵盖历史数据回测(设置回测周期、资金规模、手续费滑点)、绩效指标分析(年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率、盈亏比)、参数敏感性测试与优化(避免过度拟合)。通过真实历史行情数据,检验策略的盈利能力与抗风险能力,让策略“经得起历史考验”。
  • 实盘交易逻辑与风险控制:从回测到实盘的“最后一公里”如何打通?课程将详解实盘前的准备工作(策略参数校准、行情延迟处理、订单风控设置)、实盘监控技巧(实时持仓跟踪、策略运行日志查看)以及极端行情下的应急处理方案,帮助你建立稳健的实盘交易习惯。

课程收益

用量化的视角来看待市场,实战提升交易思维看得见。

通过本课程的学习,你将获得可直接应用于量化交易的“硬技能”与“实战经验”,具体收益包括:

  1. 掌握QMT平台核心操作能力:独立完成平台环境搭建、数据获取、策略部署与回测分析,不再依赖“黑箱策略”,实现量化交易的“自主可控”。
  2. 具备量化策略代码编写能力:能够独立编写、修改主流量化策略代码,理解策略逻辑与代码实现的对应关系,可根据自身投资思路定制个性化策略。
  3. 拥有科学的回测与策略优化思维:学会用数据说话,通过多维度回测指标评估策略优劣,掌握参数优化的方法与技巧,提升策略的实战适应性。
  4. 建立从策略到实盘的完整认知:清晰了解回测与实盘的差异,掌握实盘交易的风控要点与操作流程,降低量化交易的试错成本。
  5. 获得持续迭代的量化交易框架:课程提供的策略代码模板、回测分析模板可直接复用,帮助你在后续学习中快速迭代新策略,形成自己的量化交易体系。

课程大纲


重要声明与免责条款

第一章 量化思维
1、股市里'永不亏钱'的策略
2、为什么要投资交易
3、程序化交易 ≠ 量化交易
4、主流量化交易策略
5、量化交易分类
6、量化交易流程
7、现行程序化交易政策

第二章 基础学科
1、金融知识
2、数学知识
3、统计学知识
4、常用的数学模型
5、交易算法 TWAP和VWAP
6、Alpha和Beta
7、CTA策略
8、克服人性

第三章 股票交易相关知识
1、股票投资的好处
2、股票的分类
3、股票行业分类
4、股价
5、影响股价的因素
6、财务基础知识
7、市场交易理论
8、K线及基本的形态

第四章 Python基础与AI编程
1、Python入门
2、数据类型和运算符
3、流程控制
4、虚拟环境与包安装
5、数据可视化 Matplotlib
6、数据处理 Pandas
7、科学计算 NumPy
8、金融技术指标 Talib

第五章 量化交易平台
1、开源量化框架
2、独立量化平台
3、券商量化平台
4、量化交易开通门槛

第六章 QMT量化交易模块
1、仿真账号获取
2、系统安装
3、Python环境设置
4、行情登录
5、数据补全
6、颜色及风格设置
7、绑定模拟账号
8、测试程序下单指令

第七章 QMT内置Python API
1、回测和实盘
2、QMT基本API函数
3、变量约定
4、主要参数
5、获取行情
6、获取财务数据
7、交易
8、撤单

第八章 QMT经典策略
1、策略编写步骤拆解
2、打造自己的交易基础框架
3、最简单的单均线策略
4、逆向交易策略
5、网格交易策略
6、趋势跟踪策略
7、马丁格尔策略
8、交易论文转策略代码
9、使用Pycharm编辑策略
10、AI赋能指标公式
11、AI选股实现

第九章 XtQuant
1、XtQuant 运行依赖环境
2、XtQuant.XtData 行情模块
3、XtQuant.Xttrade 交易模块
4、XtQuant 实例

第十章 云端值守
1、云端部署
2、交易的圣杯
3、职业发展
4、分享与交流
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