课程NumPy · Python 数据与量化分析
NumPy 的线性代数与随机数
周二下午两点，某上海私募的股票池经理把你叫到工位前：要 600519.SH 对沪深300 ETF（510300.SH）的市场 β，日简单收益（daily simple return），近252个交易日窗口，今晚9点前要见。教科书答案一行就能解决： beta = Cov(r stock, r mkt) / Var(r mkt) 。工程答案稍长：把 [1, r ...
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English questions课程NumPy · Python 数据与量化分析
ndarray 与向量化
周一早盘前，你接手了一笔策略回测：沪深300 ETF（510300.SH）一年的日线，要算每日对数收益率（daily log return）。上一课你已经能把 CSV 流过来、用生成器逐行解析、再用 dataclass 装好。可一旦真要算数，你写下的还是那段熟悉的循环： 十二行能写完，对一年 252 个交易日尚可。可同样一段逻辑会出现在每一份回测脚本里——一...
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聚合、轴与归约
周三上午十点，一家私募的研究员把上一课写好的 (252, 3) 沪深300 成分股日收益矩阵 returns 甩进 Jupyter，敲下 returns.mean() ，得到一个标量 0.00042 。他把这个数贴进周报，标题写「样本期内组合日均收益约 4 个基点」——这句话有问题。 returns.mean() 在没有 axis 参数时会把整个矩阵展平成一...
打开 →课程Rust 互操作与生产化 · Rust 系统编程
PyO3 与 Python 互操作
某私募的研究员把一个 Jupyter notebook 推过来:他们在沪深300成份股上扫了 500 万个 (S, K, σ, t) 参数组合,目标是给隐含波动率曲面拟合做敏感度分析。纯 Python + scipy.stats.norm.cdf 跑了 47 分钟,他要的是把这一步压到 5 分钟以内,但策略迭代仍然由他在 notebook 里驱动——研究员不...
打开 →课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析
合成价格路径与相关收益
周五晚上,某私募量化研究员要对一个 20 只股票的行业轮动策略做半年回测,需要一个 (T=252, N=20) 的日收益矩阵。问题是平台的合规决策写得很清楚:不接行情数据牌照,所有训练样例只能跑合成数据。CSV 里没有,卖方接口也没有,只能自己生成。这一课给出最小可复现的配方:一颗确定的随机种子、对数欧拉离散化的 GBM 一步、用 Cholesky 分解构造...
打开 →课程C++ 交易系统 · C++ 与低延迟
部署、pybind11 与端到端延迟
某 HFT 私募的低延迟负责人在周五下午走进工程间，对写出 L1 / L2 / L3 这套交易二进制的团队问一个问题："开发机上跑得对。现在要把它放到 CFFEX 张江 COLO 撮合引擎旁边的机柜里，并对交易桌承诺端到端 P99.9 在 3 µs 以下，还要做哪些事？"这段从「能编译」到「桌子敢用」的差距，就是部署故事。四层一起出力：编译标志（PGO + ...
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HTTP API 与具备韧性的数据抓取
某私募的固定收益研究员要把过去三个月的 10 年期中国国债收益率拉成时间序列,放进久期模型的样本。AKShare 的公开接口 ak.bond china yield 不要 token、本地能跑、数据按日更新——但研究 notebook 一旦在用户面前演示时撞上 429,整场会议就要等十分钟手动 retry。本课把 AKShare 调用包成一个 fetch y...
打开 →课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析
可模拟数据提供者与依赖注入
某私募的量化基础设施工程师把一个棘手问题摆到桌上:回测代码一份要在 CI 上跑(必须 deterministic、必须秒级、必须无网络),另一份要在研究 notebook 里跑(必须真接口、必须有缓存),两边的调用点不能动。本课把前三节的全部产物——L1 的 simulate basket 、L2 的 make cohort ,L3 的 fetch yiel...
打开 →课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析
合成截面数据与微观结构工厂
某家私募的因子研究员要演示一个多因子打分模型,需要 200 家"虚拟公司"的横截面:每家要有行业、市值、贝塔、价值/动量/质量三个因子分,且这些字段之间的相关结构得接近真实 A 股名单。另一边,执行成本组要演示成本拆解,需要一段带买卖价差与成交大小的合成 tick 流。两段需求都不能动行情数据牌照——上一课只能产价格路径,这一课要把它扩成横截面与微观结构。本...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
scipy.stats 分布对象与描述性统计
周一上午十点，你坐在一家中型私募的研究台。3.2.2 收尾那张 tear sheet 昨晚跑完了，落到磁盘的中间产物里有一行 returns = (closes['510300.SH'].pct change().dropna()).to numpy() ——一根长度 252 的 np.ndarray ，是沪深300 ETF（510300.SH）在 2024...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
Series 与 DataFrame 基础
周二上午 9 点半，上证刚开盘。你坐在一家中型私募的研究台，手边是一段从 3.2.1 留下的 NumPy 代码：一个 (T, N) 的日对数收益矩阵， T = 244 ， N = 3 ，列依次是 510300.SH、600519.SH、000001.SZ。你想把 600519.SH 在 2024 02 08（春节休市前最后一个交易日）这天的收益单独捞出来——...
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面向 quant 的 scipy.optimize 与 scipy.linalg
周一上午十点，浦东一家中型私募的研究台。PM 把 3.2.2 L5 那张已经稳定跑通的 tear sheet 推过来，篮子是 、252 个交易日的 NumPy 收益矩阵 returns ，形状 公式。「我现在不要单只票的 alpha 也不要 Sharpe——给我四个数：第一，这只 3 票篮子的 最小方差 长仓权重；第二，顶端主成分占多少方差，看篮子风...
打开 →课程Rust 互操作与生产化 · Rust 系统编程
FFI、bindgen 与 cxx
中信建投自营 IT 团队的同事把一份 C 的期权定价库 libquant pricer.so 扔到你桌上。"我们这套是十几年前用 C 写的,封装了 Abramowitz Stegun 7.1.26 标准正态 CDF 近似;你的 Rust 引擎要在中证 510300 期权上调它,先别想着重写。"——这就是 2026 年量化 Rust 开发者面对的现实: 没...
打开 →课程并发与性能 · 高级 Python
GIL、多线程与多进程
Hook 周一下午四点收盘后，私募研究服务器上挂着两份待跑的任务：先把 100 只沪深300 成分股最近 30 个交易日的日线从米筐风格接口同步下来，再用 100 万条蒙特卡洛路径给一张 510300.SH 看涨期权定价。一颗八核 CPU 跑了二十多分钟，T+1 风控报表迟迟出不来。问题不在算法，在于代码全程单线程。这两份任务该交给的并发原语其实不同：线程池...
打开 →课程Python 打包与测试 · Python 基础
pyproject.toml 与虚拟环境
周三晚上九点，你在一家上海私募的策略组里，把白天调好的 A 股因子算子打包发给同事，让他在另一台机器上跑同样的回测。他 git clone 完，进到目录里直接 python main.py ，立刻就崩了： ModuleNotFoundError: No module named 'xyzprice' 。你叫他先 cd src && python main.p...
打开 →课程Python 打包与测试 · Python 基础
pytest 基础
周一开盘前一刻钟，你在私募的研究服务器上 merge 了一段对 mean price 的「无害重构」——只是把 sum(...) / len(...) 拆成两步，方便在中间加日志。脚本照常跑完，回测照常出图。下午两点你才发现 PnL 报表上 XYZ001.SH 的当日均价对不上：你在重构时把 sum 与 len 的参数搞反了，函数对所有非空输入都返回 1 。...
打开 →课程Git 与代码质量 · 量化开发的软件工程
代码质量自动化：格式化、静态检查、测试与 pre-commit
周三下午两点。一家 A 股 私募 的资深同事打开你的 MR，标题是 feat(risk): 添加 沪深300 因子 z 列至业绩归因 。改了 12 个文件。二十秒之内审查线上铺满了「文件末尾多一个空行」「这个 import 没用到」「第 47 行行尾有空白」「import 没排序」之类的评论。你能感到审查时间正在漏走——这些评论没一条是关于你因子逻辑对不对的...
打开 →课程信号评估与合成 · Alpha 研究
信号合成、堆叠与集成
周五上午,你在上海的一家 量化 私募 ——明汯、 幻方、 九坤、 灵均 风格 的 多 因子 私募。 L3 把 四 条 信号 正交化 完了: mom 12 1 , book to market , gross profitability , pead sue 都 残差化 通过 了 IC break even 门槛。 桌面 上 还 没有 量产 复合 信号。 投决...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
分组、合并与重塑
周二下午两点，私募研究台。你手里堆着三张表：一张是 20 个交易日 × 3 只票（ 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ）的长格式日收益，共 60 行 (date, ticker, return) ；一张是申万一级行业查找表（ 600519.SH → 食品饮料 、 000001.SZ → 银行 、 600036.SH → 银行...
打开 →课程风险模型与风险管理 · 组合构建与风险
因子风险模型基础:Barra 分解
某沪深300指增私募的中级量化:把 4.4.1 L4 的 Ledoit Wolf 收缩协方差直接套到 500 只 A 股、5 年月度数据上,公式 条件数压到 800——可以接受。把宇宙扩到 1500 只(中证1000 + 沪深300),条件数又跳回 5000;再做一轮调参也压不下去。她去问做风控的资深同事:「机构生产栈到底用什么?」对面甩出三个字:「Barr...
打开 →课程并发与性能 · 高级 Python
性能剖析与内存分析
周二上午十点的滚动均值 某私募研究台周二上午十点。你刚把 3.2.2 收尾那条 8 步管道交给量化团队，篮子是沪深300 ETF（510300.SH）和三只 A 股票面 ，日收益矩阵 (252, 4) 。PM 把它拉到全市场场景版本——篮子扩到 100 只票、回溯 100 个交易日——结果纯 Python 嵌套循环算出来的 20 日滚动均值跑了 11 秒，下...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
数据读写与清洗
周一早晨九点，你在一家私募的研究台上收到上游数据团队推过来的 510300 2024.csv ——沪深300 ETF 在 2024 年 1 月的日线行情。你打算直接 df = pd.read csv(path) 然后开始写信号，结果跑出来的 DataFrame 漏洞密布： close 列的 dtype 是 object 而不是 float64 （因为有三行写...
打开 →课程Python 惯用法与开发工具 · Python 基础
日志、命令行与项目工具链
周日晚上 11 点的消息 某私募的中后台周日晚上甩来一条消息：风控组明早要用你写的 summarise.py 跑一份沪深300成分股的 tick 滚动 VWAP，他们那台服务器装的是干净的 Python 3.11、没装你电脑上的任何包。你抓起脚本一看,它现在还是 notebook 里那个用 print 打日志、入口写在最后一格、依赖装在 /anaconda3...
打开 →课程均值方差与投资组合理论 · 组合构建与风险
有效前沿与切线组合
L1 把 N 资产的单期投资问题落到了一行目标函数 公式 s.t. 公式,又用两资产示例把代数走通。但 PM 周五拍着桌子要的不是一个孤立点——他要看一张图:横轴是组合波动率 公式,纵轴是组合预期收益 公式,所有 MV 最优组合按 公式 串起来形成一条曲线;同时他要知道 有没有一个最好的组合 (无关 公式 的那种),以及加现金后这张图是怎么变的。 这...
打开 →课程Python 打包与测试 · Python 基础
构建、发布与版本号
周三晚上 11 点，你在某 私募 量化组里维护着一个内部小包 xyzprice ：封装 涨跌停 价计算、复权因子拼接、T+1 持仓核算这三件每周都要做的事。组里另外两位 PM 想直接 pip install xyzprice 就能用，而不是每次复制粘贴你脚本里那几个函数。 pyproject.toml 已经写好，pytest 测试全绿——下一步只剩四件事：构...
打开 →课程信号评估与合成 · Alpha 研究
正交化与残差化
周四早上,你在上海的一家 量化 私募 的 因子 评估 会 上。 桌面 上 堆 着 K 条 信号 的 L1 + L2 诊断 包: 12 1 动量、 账面市值比、 毛利率 质量、 PEAD (post earnings announcement drift) ——每 一条 都 通过 了 L2 的 break even IC 门槛、 每 一条 月度 IC 都 在 ...
打开 →课程神经网络 · 机器学习理论
深度网络的训练:优化与正则化
Hook:周三晚上的训练日志 上海一家中等规模私募的初级量化研究员小陈,把上一课刚学会的反向传播搬到了沪深300 选股因子模型(factor model)的 alpha 预测上。模型是一个深度 5、宽度 256 的多层感知机(multi layer perceptron, MLP),约 33 万参数,输入是 60 个标准化后的截面风格因子,标签是次日截面超额...
打开 →课程并发与性能 · 高级 Python
用 numba、Cython 与 cffi 加速热点循环
Hook 周三晚上九点，深圳一家私募的波动率小组要在 T+1 风控窗口前更新沪深300 ETF（510300.SH）覆盖期权组合的隔夜 VaR 输入。研究员把上节课的 ProcessPoolExecutor 推到了 32 颗核，但每个标的 5,000 个交易日的 GARCH(1,1) 方差递推单跑仍要 0.8 秒——把 800 只 A 股一起标定就是 10 ...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
用 Pandas 构建向量化金融数据管道
周一上午 9 点 40 分，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台。PM 转过头来：「上周那个 A 股小篮子—— 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ——把 2024 年全年的因子摘要（tear sheet）给我，按申万一级行业把夏普汇总一下，下午三点的月会要用。」你看了一眼磁盘：L4 那道时间序列流水线吐出的 closes.parq...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
用 SciPy 做假设检验与置信区间
周五下午两点半，浦东陆家嘴一家中型私募的风控会上，PM 把昨晚跑出来的 tear sheet 推过来：「食品饮料这只 600519.SH 的 63 日滚动 夏普比率 （Sharpe ratio）样本期均值是 0.86，银行那两只 000001.SZ 和 600036.SH 是 0.42。0.44 的差，可信吗？」你脑子里第一反应是 3.2.2 L5 那...
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