模块 01
量化交易基础
4 学时
策略概述、技术分析、基本面分析与 AI 在量化中的应用。
学分
3
总学时
48
上机实操为主
策略模块
9
经典·前沿
实验项目
9
含选做项
考核权重
50∶50
过程考核 ∶ 期末上机
思政融入点
4
合规·风控·职业
课程定位与简介
本课程与《金融数据挖掘实训》《证券投资学A》《Python编程基础》前后衔接，为学生从事量化交易、金融科技研发与投资分析奠定坚实实践基础。
《量化交易策略实战》是金融工程专业第六学期的核心必修实践课，衔接金融理论与金融科技应用。课程主要讲授量化交易基础、趋势跟踪、动量、海龟交易、高频交易、套利、机器学习等经典与前沿策略，结合 Python、AI 与量化平台完成策略编写、回测、优化与组合构建。
通过理论讲解、上机实操、项目设计与创新实践，培养学生掌握量化策略开发逻辑、金融数据处理、程序化交易实现、风险控制与组合管理的专业能力，塑造合规交易、严谨风控、持续学习的金融职业素养。
教学理念：理论＋上机＋项目三位一体，强调从策略原理到 Python 实现再到回测优化的全流程实战；鼓励借助 AI 辅助代码编写与思路优化，但须遵守交易伦理与风险底线。
先修与后续课程
- 先修课程：Python编程基础、金融数据挖掘实训、证券投资学A
- 平行／后续：金融工程学、金融风险管理、智能投顾与财富管理实训
- 开课单位：经济与金融学院 金融工程系
教学内容与学时分配
以下为核心教学环节，实验类课程以项目化上机实操展开。
模块 02
趋势跟踪策略
4 学时
趋势跟踪策略概述与实战。
模块 03
动量策略
4 学时
动量策略概述与实战。
模块 04
海龟交易策略
4 学时
海龟交易策略概述与实战。
模块 05
高频交易策略
8 学时
高频交易框架构建与实战。
模块 06
套利交易策略
8 学时
套利交易策略概述与实战。
模块 07
机器学习策略
12 学时
机器学习策略概述与实战。
模块 08
策略轮动组合
4 学时
动态切换策略，构建穿越牛熊的组合（选做）。
模块 09
多策略增强
4 学时
用机器学习预测市场环境，增强传统策略信号（选做）。
课程教材
主教材采用关东升《AI量化之道》，其余为课程指定参考教材与平台手册；书目以纯文本书封呈现，不使用出版方图片；
教材
AI量化之道：DeepSeek+Python让量化交易插上翅膀
北京大学出版社
AI量化之道：DeepSeek+Python让量化交易插上翅膀
主教材
教材
金融人工智能：用Python实现AI量化交易
人民邮电出版社
金融人工智能：用Python实现AI量化交易
核心参考
教材
量化投资交易：金融理论与Python实现
北京大学出版社
量化投资交易：金融理论与Python实现
实战参考
