# 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。
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## 使用说明
### 在线阅读地址
[WhaleQuant](https://datawhalechina.github.io/whale-quant/)
## 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
```shell
pip install -r requirements.txt
```
3. docsify框架运行
```shell
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&参与人 |
| ------ | ------------------ | ------ | ---------------------------------------- |
| 第一章 | 投资与量化投资 | 已完成 | 孙子涵、崔腾松 |
| 第二章 | 金融市场的基础概念 | 已完成 | 崔腾松、袁明坤、戳戳龍、朱松青、管柯琴 |
| 第三章 | 股票数据获取 | 已完成 | 戴聪、王复振 |
| 第四章 | 量化选股策略 | 已完成 | 王翔、张雨、孙子涵、刘瑞航、徐望杰 |
| 第五章 | 量化择时策略 | 已完成 | 张雨、孙子涵、张晋、戳戳龍 |
| 第六章 | 量化调仓策略 | 已完成 | 孙子涵、邓昌、何斌、叶梁 |
| 第七章 | 量化回测 | 已完成 | 张晋、戳戳龍、王文彬 |
| 第八章 | 机器学习与量化策略 | 已完成 | 王翔、徐望杰、管柯琴、王文彬 |
## 项目结构
<pre>
├── 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
</pre>
## 致谢
**核心贡献者**
**其他**
## 参考文献
## Star History
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=datawhalechina/whale-quant&type=Date)](https://star-history.com/#datawhalechina/whale-quant&Date)
## 关注我们
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  Datawhale,一个专注于AI领域的学习圈子。初衷是for the learner,和学习者一起成长。目前加入学习社群的人数已经数千人,组织了机器学习,深度学习,数据分析,数据挖掘,爬虫,编程,统计学,Mysql,数据竞赛等多个领域的内容学习,微信搜索公众号Datawhale可以加入我们。
## LICENSE
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。
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本项目为量化课程,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。.zip (147个子文件)
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T888_1d_j84jdLF4_M.csv 83KB
result.csv 2KB
vc_redist.x64_8NE1PgLK3r.exe 14.59MB
.gitignore 1KB
index.html 3KB
ch02_2.4_数理统计的基本概念.ipynb 396KB
ch03_股票数据获取.ipynb 257KB
ch08-02.ipynb 227KB
ch08-02-checkpoint.ipynb 227KB
ch08-01.ipynb 209KB
ch07_指标计算.ipynb 103KB
chapter 6.3-6.4.ipynb 45KB
ch04_量化选股策略.ipynb 40KB
ch02_2.1_宏观经济学基础概念.ipynb 27KB
ch05_量化择时策略.ipynb 27KB
ch02_2.2_货币金融学基础概念.ipynb 25KB
ch01_投资与量化投资.ipynb 24KB
ch03_2.3_投资学基础概念.ipynb 8KB
ch08_机器学习与量化策略.ipynb 633B
ch07_量化回测.ipynb 616B
ch06_量化调仓策略.ipynb 575B
qrcode.jpeg 96KB
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WechatIMG318.jpg 162KB
ch03_股票数据获取.md 193KB
ch06_量化调仓策略.md 42KB
ch04_量化选股策略.md 35KB
ch07_量化回测.md 33KB
8.2_机器学习分类与量化选股.md 32KB
2.1_宏观经济学基础概念.md 24KB
8.1_小波分析去噪与股价预测.md 23KB
ch05_量化择时策略.md 23KB
2.2_货币金融学基础概念.md 21KB
ch01_投资与量化投资.md 19KB
8.6_深度学习量化策略基础实战.md 15KB
8.5_机器学习量化策略基础实战.md 9KB
8.3_时间序列预测与量化择时.md 8KB
2.3_投资学基础概念.md 6KB
8.4_非结构化数据与量化策略.md 5KB
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ch08_机器学习与量化策略.md 766B
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