課程介紹：
機器學習和程序化交易系統是目前量化交易的主流手段，這門課將會從零起步介紹量化交易的方方面面，并且手把手教你從零開始搭建一個能work、能run起來的事件驅動型的量化交易平臺/自動交易系統，通過項目把相關知識點串起來，不但技能提升可更快，而且隨著項目經驗的增長，對于求職/跳槽漲薪也有極大的幫助。
整個課程以項目為驅動，且給數據、給關鍵代碼，將編程，數據分析和機器學習融入到一個統一的量化交易項目里去。
課程大綱：
1. 自動化交易綜述主要內容： 課程內容綜述，自動化／算法交易介紹，python在自動交易中的應用簡介2. 量化交易系統綜述主要內容：回測，自動交易，策略建模，常見平臺使用3. 搭建自己的量化數據庫軟件需求，數據獲取方式，數據存儲方式mini-project-1: 金融數據的存儲，讀取4. 用python進行金融數據分析主要內容：數據清理與特征選擇mini-project-2: pandas與金融數據分析5. 策略建模綜述主要內容：介紹量化交易中的策略建模流程及主要處理方式6. 策略建模：基于機器學習的策略建模mini-project-3: 基于機器學習的金融預測7. 模型評估與風險控制
主要內容：模型評估的一般流程和常用手段、與風險控制的原理和實現方法
8. 自動交易系統的搭建主要內容：基于事件驅動型的自動交易系統Final-Project: 手把手教你搭建自動交易系統（有作業，課后直接贈送一套自動交易系統，可自行定制、修改）9. 量化策略的實現mini-project-4:將本學期的所有project融入到上節課的系統中去，尤其是將機器學習的策略模型與自動化交易系統耦合。10. 策略優化與課程總結主要內容：如何進行模型選擇與優化，課程回顧與展望：where to go from here..注：所有的項目以作業形式給出（某些關鍵函數留給學生實現），第二次上課前將正確的實現方法公布到授課平臺。馮老師寄語：“主要是注重項目，項目，項目。另外，如果不想做金融的人，這門課也會得到很多收獲：這是為數不多的融合機器學習和一個完整數據分析項目的有機整體，任何有志于做‘數據科學’方面工作的人都會獲得寶貴的經驗?！?/span>
