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...
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English questions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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用 SciPy 做回归与曲线拟合
周三午后，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台上，PM 把一张 252 天的样本期跑出来推过来：「 600519.SH 对沪深300 ETF（ 510300.SH ）的 beta 我刚才用 np.linalg.lstsq 解出来是 0.91——但 0.91 离 1 到底有多远？是抽样噪音里飘出来的一格，还是这只票就比沪深300 系统性低 beta？」3.2.1 L...
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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...
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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...
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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...
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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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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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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...
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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...
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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 →课程信号评估与合成 · Alpha 研究
IC、IR 与主动管理基本定律
周一上午,你在上海的一家 量化 私募。研究主管 在桌边停下来,看了一眼你 上周提交的 12 1 动量 信号的 DSL,问了一句话:「IC 是 多少?」这就是 4.2.3 模块 整个 评估 工序的 起点。你 已经 按 4.2.2 的 规范 把 信号 构造 完毕——alpha 公式 写好了,标准化 流水 跑通了,T+1 滞后 处理过了——下一步 不是 再 优化 ...
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——...
打开 →课程神经网络 · 机器学习理论
反向传播与自动微分
反向传播与自动微分 Hook：四分钟一步的梯度 你刚加入一家以沪深300 alpha 为主力的私募（private fund），上手第一件事是把上一课那张 5 层、宽度 128 的多层感知机（multi layer perceptron, MLP）跑通——目标是用一个标准的 Barra 因子模型（factor model）的截面特征去拟合 公式，本质上是在学...
打开 →课程因子动物园与因子构建 · 因子投资
因子动物园与复现危机
国内某多空选股私募的资深研究员把一篇顶刊工作论文转给了基金经理:「作者在沪深300成分股范围内构造了一个基于净经营资产应计的因子,样本内夏普 1.8,t 值 2.4。是否纳入生产合成因子?」基金经理翻到方法论页只回了三行字:「三个问题。(1) 论文 t 值 2.4——文献已经发了大概 300 个这种因子,多重检验调整后的门槛是多少?(2) 用了断点宇宙断点和...
打开 →课程风险模型与风险管理 · 组合构建与风险
在险价值与期望损失
某 A 股 50 私募的风控经理:她的交易团队上周三晚成交后报上来一份「明日 1 日 99% VaR = 1,800 万 RMB」。基金经理把头摇了摇——「我们 1 亿元 名义敞口,这个数字到底是什么意思?是说明天最多亏 1,800 万,还是说有 1% 概率亏超过 1,800 万?」更要命的问题在下一句:「2023 年起 FRTB 替换 99% VaR 用 ...
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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