Python 量化投资与期货投资实战课程|StudyQuant

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原创最新推荐文章于 2026-04-10 10:05:38 发布 3.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用Python计算股票期货，量化程序化交易如果将期货市场定义战场，那多方和空方就是在战场上厮杀的士兵。因此及时了解双方在战场上的战况尤为重要。知己知彼，百战不殆！一、初识tick数据在行情每个期货行情软件上，右下角有一个长方形的窗口。这个长方形的窗口每跳动一次就是一个tick，跳动一次什么意思？也就是在这个tick上面有人在开、平操作。请看下图：北京：成交时间价格：当前最新成交的价格现手：当前tick成交量（双边）仓差：当... 阅读详情

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Python量化投资与期货实战

课程概要
越来越多的投资者和机构对期货投资程序化交易产生了兴趣。在成熟的正规期货市场上，有着不少的神话故事，如1、"中国期市第一人"王宝峰：连续22年盈利 2、伊士顿高频交易获利20亿等。（例子太多。）当然期货市场上也有很多人因为期货全仓做错方向，最后爆仓，倾家荡产的也大有人在。所以在接触“赌场前”。一定要有健康的心态。合理的控制仓位，用科学的方法投资，盲目投资的人，注定要付出惨痛的代价。

量化投资并没有大家想的这么难。不过入行的门槛确实有点高。如果没有人教的话，很容易走弯路。所以老师这里开课分享行业的实用工具，分享代码，节省大家宝贵的时间，帮助大家实现量化投资梦想。那么量化投资，首先要解决的数据来源。有了数据以后，就可以做分析。写策略，那么怎么来回测呢？怎么实盘呢？

那么这门课，老师会给大家一套解决方法，教大家使用Python搭建期货量化交易框架，从数据来源，构建自己的事件驱动回测系统，回测量化投资策略， CTP接口实盘交易，支持参数寻优，日间回测分析报告生成等功能，各种衍生功能可能根据自己需求加。一般人用python从头到尾搭了一个交易平台，从数据到回测，到模拟仿真到实盘交易，需要折腾大半年，而且中间还有一些坑不一定能解决的了。那么这节课程，会帮助学员节省大量时间，在短时间内获得其他人3年左右编程经验并且获得实盘环境部署及实盘经典策略等。学员掌握课程技能，可以好好研究量化投资策略，一定要经过历史数据长期反复而且客观的测试，并且不断改进升级。

除此之外，部分学员可能编程基础薄弱，课程还会教学员使用主流的程序化交易软件来编写策略。分享策略源码，回测报告分析，经验分享并完善不同的模块。来满足学员的不同需求。

课程适合人群

对量化投资有兴趣并希望应用在期货市场
金融相关人员，希望学习如何系统的做量化策略
个人投资者，希望系统学习掌握量化投资相关的实务技能，从模型开发，回测，策略改进，搭建稳定的量化交易系统

讲师介绍
Rudy

##学习课程的收获

Python入门到进阶 章节1-5会从浅入深教你python编程通过多个Python代码案例，逐步学会Python基本用法以及投资场景下的数据处理能力。

获得期货投资量化交易系统解决方案 了解量化投资在国内的发展趋势，学习优秀的量化投资是如何操作的，，从零搭建自己的量化交易回测框架及实盘策略交易框架。

量化策略 课程覆盖多个实用策略给学员做参考。涵盖套利、回测报告分析、优化、风控、仓位管理止盈止损等全过程量化技巧，模型搭建、源码实操，重点掌握量化风控、仓位管理的独到之处。也希望学员把自己的投资经验应用在回测框架中实证并与讲师交流学习。

实盘经验 获得讲师在量化交易领域的实战经验，总结了经典期货策略。少走弯路。附赠量化策略以及实操过程中个性化问题的一对一解答机会；与专业导师零距离沟通。

##课程目录

章节1:前导课程

1课程介绍【推荐观看】
CTA策略
量化投资介绍
PYTHON 及程序化软件哪个更适合你？

章节2:人生苦短，我用PYTHON

2 为什么学Python?
3 Anaconda 介绍及安装
4 如何安装Python扩展包
5 Jypter notebook 插件安装
6 课程推广员邀请

章节3:Python 基础

7数据结构与操作示例
8数据类型：字符串、整数、浮点数
9数据类型：列表
10数据类型：元组
11数据类型：布尔值, 字典
12运算符与控制流
13函数
14全局变量与局部变量

章节3-2:Python 进阶

numpy
pandas
数据可视化分析
数据统计与分析

章节3-3:Python 高级

15如何更改python，创建虚拟环境、安装新Spyder

章节3-4MONGODB数据库

MONGODB 数据库介绍01:41
MONGODB数据库安装01:35
MONGODB数据库配置05:59
使用Python操作数据库13:48

章节4 VNPY实盘教学

开源Python量化交易框架
10分钟搭建VNPY环境
开源交易框架初始(环境安装及目录介绍）
账户配置及实盘连接
【代码解读】如何导入数据模块
【代码解读】回测引擎讲解使用

章节5 Python期货实盘教学

服务器配置
实盘启动策略

章节6 Python策略

ATR策略
双均线策略
基于BOLL的策略
通道突破策略
基于RSI的策略

章节7 Debug

异常IO Debug
如何解决Python unknown encoding_cp0
-解决UnicodeDecodeError ‘ascii’ codec can’t decode

章节9 程序化交易软件使用

程序化交易软件
主流期货程序化软件对比
python 环境部署及策略回测基本操作
程序化交易软件使用教学
公式系统讲解及趋势策略示范
控制流程，条件语句，数组，全局变量，加减仓代码示例
如何多框架运行策略（多周期多品种）

章节10 策略编写入门

趋势策略1
趋势策略2
趋势策略3
震荡策略1

章节11 仓位控制

移动止盈止损
时间止盈止损
固定止盈止损

章节12 策略库

策略的信号拆分
趋势策略讲解
R-breaker
Hans123
海龟交易系统
自适应的交易策略

章节13 回测报告分析

回测报告分析
收益风险比评估
绩效评估常见指标

章节14 量化交易进阶

盘感训练方法
如何预测价格

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##常见问题

Q1、你是否看到别人投资期货暴富撒钱的新闻以及自动化交易赚钱的神话而蠢蠢欲动？

A1: 参加课程，快速学习。无需编程基础，小白从零开始也可入门，从数据，回测框架、回测报告数据可视化及报告分析、实盘接口及经典策略等一整套的PYTHON期货解决方案教学及代码都在这了，从0到1学习量化，节省时间，短时间获得老师数年编程经验。你还在犹豫什么呢？学完课程，也可以服务其他人，往往1个任务就能赚回学费！

Q2、您是否有一个好的投资策略想法，但是不知道实盘结果？

A2: 章节6会教你如何管理数据，章节5会教你如何构建自己的事件驱动系统，轻松回测您的策略并画出资金曲线等盈利指标进行分析， **

**也可以在过程中记录你想要的数据，进行个性化的分析。

Q3、我是否需要自己搭建一套回测系统？

答案是 Yes, 有一套自己的回测框架及实盘体系是非常重要的。然而，编写自己的事件驱动的回测系统是一种很好的学习经历。首先，它迫使您考虑交易基础设施的所有方面，而不仅仅是花时间修改特定策略。不过，您也可以学习使用开源的框架进行修改学习。