上海证券交易所A股股票日线数据，1095支股票，时间区间为 1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，剔除假期休市。

《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。 《基于BackTrader开发一套WorkForward前向分析框架》是本系列的第二个中级课程。课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。 目前市场上的所有量化策略编写系统，都是从获取一段时间的数据开始，利用指标或者各种模型，进行订单的买卖操作，直到跑完这段时间的数据，运行出结果，并给出各种各样的统计分析，就结束了！？然而实际上，这远没有结束，我们就以指标为例，不同时间不同的行情，指标的效果有很大的差别，更别说不同的年份有不同的行情，只使用一段时间测试怎么足够？ 一次性用所有数据，又是一种极端过拟合，更何况，你不能使用2019年测试好的策略，用在2018年之前的任何时间，这些限制，正是金融时间序列数据的不同之处。为了解决这个问题，就应该使用WorkForward前向分析，也就是通常意义上的“边走边看，走一步看一步”。这本应该是最基础的功能，然而市面上大多数的量化分析系统，完全没有提到或者提供这项功能，让初步入门的量化学习者还要自己组装这一基础功能。 本课程基于b

量化交易多因子模型。A five-factor model directed at capturing the size, value, profitability, and investment patterns in average stock returns performs better than the three-factor model of Fama and French (FF, 1993). The five-factor model's main problem is its failure to capture the low average returns on small stocks whose returns behave like those of firms that invest a lot despite low profitability. The model's performance is not sensitive to the way its factors are defined. With the addition of profitability and investment factors, the value factor of the FF three-factor model becomes redundant for describing average returns in the sample we examine.

全书共分五大章: 一.Python入门 二.统计学基础 三.金融理论,投资组合与量化选股 四.时间序列和配对交易 五.技术指标 2017年2月出版.

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量化策略有几个大的方向，趋势、网格、趋势+网格、还有目前最为流行的机器学习。本文介绍了几个经典算法与策略。很多新入门者对量化交易都有误解，以为就靠几个算法策略就可以在市场上躺着赚钱。但往往时间一长，就都认识到市场的复杂多变了，差别在于被坑的多还是少。本文指明了常见的几个大坑，希望有志于量化交易的同道可以提前避免。

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