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### 你将学到什么 - 把因子研究工业化成选股系统:打分 → 排名 → 组合 → 调仓 → 约束,五个环节缺一不可 - 掌握因子打分的标准化流程:横截面 z-score、极端值处理、等权合成,以及为什么等权是散户最稳的选择 - 算清月度调仓的换手成本账:全换手调仓的隐性损耗,以及调仓频率的边际收益递减 - 学会缓冲区(buffer)规则:进榜阈值和出榜阈值分开设,用「宽进严出」把换手率砍下来而收益不打折 - 理解组合约束的意义:单行业上限、市值分布检查,防止三因子打分悄悄变成一场单赛道豪赌 ### 课程特色 - 真实美股/A 股数据实战 - 可运行的 Python 代码 - 华尔街从业者视角:量化研究员的核心日常 - 主战场 A 股,也讲港股/美股/加密策略 - 配套 PDF 课件、视频、Notebook 三件套 ### 适合人群 - 想从主观炒股转量化的散户 - 对量化投资感兴趣的金融专业学生 - 想从数据科学转向量化金融的工程师 - 散户希望系统学习量化方法的策略爱好者 ### 课程大纲 本节课内容概要: 1. 从研究到系统:五个环节的流水线 2. 打分与合成:横截面 z-score + 等权 3. 换手率:被忽视的第四个因子 4. 缓冲区规则:宽进严出,治边界抖动 5. 组合约束:防止分数带你进赌场 ### 配套资料， B站 | 知识星球， 搜 @工作姐博士在读 购买后你将获得: 1. 环境安装教学视频 2. 配套课件 3. Python 源代码