noontiger / WhaleQuant

本项目为量化开源课程,可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。

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Datawhale量化开源课程

  本项目为量化开源课程,可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。更进一步地让人们更好地学习和研究量化交易策略。此项目提供了一套完整的流程和工具链,从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘,希望给大家带来帮助。

使用说明

在线阅读地址

WhaleQuant

Notebook运行环境配置

  1. Python版本
    请使用python3.9.X,如使用其他版本,requirements.txt中所列的依赖包可能不兼容。

  2. 安装相关的依赖包

    pip install -r requirements.txt
  3. docsify框架运行

    docsify serve ./docs

协作规范

  1. 由于章节内容中需要有程序和执行结果,采用jupyter notebook的格式进行编写(文件路径:notebook),然后将其导出成markdown格式,再覆盖到docs对应的章节下。
  2. 可按照Notebook运行环境配置,配置相关的运行环境。
  3. 如果涉及到引用文章,请附上参考引用链接。
  4. 当前进度
章节号 标题 进度 负责人&审核人
第一章 投资与量化投资 已完成 孙子涵、崔腾松、戳戳龍
第二章 金融市场基础概念 萌弟、戳戳龍、管柯琴
第三章 股票数据获取 戴聪、王复振、汪健麟、杨佳达
第四章 量化选股策略 萌弟、张雨、孙子涵、王翔、林星良
第五章 量化择时策略 张雨、孙子涵、张晋、戳戳龍
第六章 量化调仓策略 萌弟、孙子涵
第七章 量化回测 张晋、戳戳龍、萌弟
第八章 机器学习与量化策略 王翔、叶梁、管柯琴

项目结构

├── README.md(项目介绍文件)
├── docs(docsify在线文档内容)
│   ├── README.md(docsify在线文档首页)
│   ├── ch01(章节编号)
│   │   ├── ch01.md(章节内容,由notebook转为markdown格式)
├── notebook(notebook内容)
│   └── ch01(章节编号)
│       ├── ch01.ipynb(章节内容,统一编写为notebook格式)
│   └── images(章节图片)
│       ├── ch01
├── requirements.txt(运行环境依赖包)
└── resources(README引用资源)
    └── qrcode.jpeg

致谢

核心贡献者

其他

参考文献

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本项目为量化开源课程,可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。


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