课程介绍 第一章 Deepseek、Python与量化交易概述 - 1.1 探索DeepSeek的办公新境界 第二章 量化交易Python语言基础 - 2.1 Python解释器 - 2.2 IDE - 2.3 第一个Python程序 - 2.4 标识符 - 2.5 运算符 - 2.6 数据类型 - 2.7 字符串类型 - 2.8 控制语句 - 2.9 函数 第三章 Python量化基础工具库 - 3.1 NumPy库 - 3.2 创建数组 - 3.3 二维数组 - 3.4 数组的属性 - 3.5 三维数组 - 3.6 访问数组 - 3.7 Pandas库 - 3.8 Series数据结构 - 3.9 DataFrame数据结构 - 3.10.1 案例：从CSV文件读取货币供应量数据 - 3.10.2 案例：从Excel文件读取货币供应量数据 - 3.10.3 案例：从数据库读取苹果股票数据 第四章 量化交易可视化库 - 4.1 量化交易可视化库 - 4.2 使用Matplotlib绘制图表 - 4.3 使用Seaborn绘制图表 - 4.4.1 案例：使用Matplotlib绘制英伟达股票历史成交量折线图 - 4.4.2 案例：绘制英伟达股票OHLC折线图 - 4.4.3 K线图 - 4.4.4 案例：绘制英伟达股票K线图 第五章 数据采集与分析 - 5.1 数据采集概述 - 5.2.1 使用urllib爬取静态网页数据 - 5.2.2 案例：爬取苹果股票数据 - 5.2.3 解析数据 - 5.2.4 使用Selenium爬取网页数据 - 5.2.5 案例：解析纳斯达克股票数据 - 5.2.6 案例：爬取在使用中石油股票数据 - 5.2.7 案例：使用Selenium解析HTML数据 - 5.2.8 借助DeepSeek工具爬取网页数据数据 - 5.3.1 API调用采集数据 - 5.3.2 案例：使用Tushare API获取中石油股票数据 - 5.4.1 数据清洗与预处理 - 5.4.2 案例：处理股票数据缺失值 - 5.4.3 案例：处理股票数据类型不一致 - 5.4.4 DeepSeek助力数据清洗 - 5.4.5 案例：使用DeepSeek清洗特斯拉股票数据 - 5.5.1 统计分析 - 5.5.2 统计描述和摘要 - 5.5.3 案例：股票行业相关性分析 - 5.5.4 案例：苹果股票数据统计描述和摘要分析 - 5.5.5 案例：处理股票数据异常值 第六章 量化交易基础 - 6.1 量化交易概述 - 6.2 技术分析和基本面分析基础 - 6.3 量化交易策略的概述 第七章 DeepSeek与量化交易结合 - 7.1.1 DeekSeep辅助技术分析 - 7.1.2 案例：利用DeekSeep对某上市公司股票公告解析 - 7.1.3 案例：利用DeekSeep对000001.SZ股票进行技术分析 - 7.2.1 案例：利用DeepSeek对“央行发布降息25个基点”消息的分析 - 7.2.2 案例：利用DeepSeek对“重磅项目获得批复，股价大涨20%”消息的分析 - 7.3.1 案例：某新能源概念股获多项利好，DeepSeek交易建议 - 7.4.1 案例24：DeepSeek预测某城市商业地产市场面临调整 - 7.4.2 案例：DeepSeek用于预测“新能源汽车补贴退坡”的影响 第八章 趋势跟踪策略 - 8.1 趋势跟踪策略概述 - 8.2 使用DeepSeek辅助趋势跟踪策略决策过程 - 8.3 案例：使用DeepSeek辅助移动平均线策略分析微软股票 第九章 动量策略与DeepSeek智能辅助决策 - 9.1 动量策略概述 - 9.2 相对强弱指标 - 9.3 使用DeepSeek辅助动量策略决策过程 - 9.4 案例：使用DeepSeek辅助中国铝业股票价格和RSI交易信号分析 第十章 海龟交易策略 - 10.1 海龟策略诞生传奇与基础概念 - 10.2 使用DeepSeek辅助实施海龟交易策略过程 - 10.3 案例：借助DeepSeek推进海龟交易策略落地--以中国石油股票交易为例 第十一章 借助DeepSeek构建与优化高频交易策略 - 11.1 高频交易策略概述 - 11.2 使用DeepSeek辅助实施高频交易策略过程 - 11.3 案例：利用DeepSeek辅助实施高频交易策略优化股票投资回报以比亚迪为例 - 11.4.1 构建高频交易框架 - 11.4.2 案例：基本高频交易框架BHTF实现 - 11.5.1 案例：基于配对交易策略的高频交易实施过程 - 11.5.2 案例：DeepSeek辅助HTF框架下的动量策略--以苹果股票为例 - 11.5.3 DeepSeek辅助实现其他编程语言的HTF框架 第十二章 利用DeepSeek实施套利交易策略 - 12.1 利用DeepSeek实施套利交易策略 - 12.2 使用DeepSeek辅助实施套利交易策略过程 - 12.3.1 案例：股票A跨市场套利 - 12.3.2 案例：利用美元与欧元汇率差异来套利 - 12.3.3 案例：同行业相对值套利策略 - 12.4 案例：中国石油和中国石化配对交易套利 第十三章 机器学习策略 - 13.1 机器学习策略的概念及分类 - 13.2 Python机器学习库 - 13.3 案例：使用分类策略预测英伟达股票走势 - 13.4 案例：使用回归策略预测英伟达股票走势 - 13.5 案例：LSTM神经网络预测比特币价格趋势 第十四章 量化交易回测框架与DeepSeek优化 - 14.1 再谈回测 - 14.2.1 使用Backtrader框架 - 14.2.2 案例：使用Backtrader回测苹果股票的双均线策略 - 14.2.3 DeepSeek辅助优化Backtrader参数 第十五章 利用DeekSeek提高量化交易的风险管理效能 - 15.1.1 止损与止盈策略 - 15.1.2 案例：基于移动均线的固定止损与止盈策略 - 15.1.3 案例：基于移动止损+移动止盈策略 - 15.1.4 头寸管理 - 15.1.5 案例：基于波动率的动态头寸管理策略以特斯拉为例 - 15.1.6 投资组合分散 - 15.1.7 案例：股票与黄金的风险分散投资策略 - 15.1.8 对冲策略 - 15.1.9 案例：对冲策略——股票与债券的对冲组合 - 15.2.1 使用DeepSeek辅助量化交易风险管理 - 15.2.2 案例：DeepSeek智能监控应对市场动荡 - 15.2.3 风险评估 - 15.2.4 案例：基于 DeepSeek 的科技股组合风险量化分析 - 15.2.5 案例：应对银行业危机的风险控制