发布于vn.py社区公众号【vnpy-community】
原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：2024-02-17
春节假期即将结束，在这里给大家拜个晚年，也希望金融市场在经历了兔年尾巴上的大幅波动后能在新的一年里如龙腾飞！
在之前多场围绕Scikit-Learn量化策略应用的社区活动上，和大家交流下来发现VeighNa社区越来越多的用户开始关注机器学习在量化交易领域的应用，甚至不少已经在实盘交易中取得了对比传统策略相当明显的提升。
24年第一场小班特训营还是选择【VeighNa机器学习CTA】的主题，由于提前报名的同学比较多，本场活动仅剩下3个名额，感兴趣的同学请抓紧。老规矩还是放几张之前特训营的照片：
准备完毕，静候同学们到达
学习量化，先从掌握核心框架
深入代码，分析策略逻辑细节
所有小班特训营时间定在周末两天，一共包含周六周日两个下午共计10+小时的课程，设立特训营专属答疑群，包括后续三个月的助教跟踪辅导，提供VeighNa小班特训营专属内部核心资料。
线下课程的地点在上海浦东，不方便来上海的同学我们也提供远程线上听课（直播+录播）。对于所有参加小班特训营的学员，在课程结束后都会拿到课程的完整录播视频，可永久回看。
VeighNa机器学习CTA
日期：2024年3月30日（周六）和3月31日（周日）
时间：两天下午1点-6点，共计10小时
大纲：
搭建机器学习环境
a. 选择合适的硬件机器和操作系统
b. VeighNa和GPLearn开发环境准备
c. 针对机器学习的高性能数据存储认识遗传规划学习
a. 从【先有逻辑、后有公式】到【先有公式、后有逻辑】
b. 算法基础：种群生成、适应度评价、自然选择、组合变异
c. 数据集的拆分处理：训练集、验证集、测试集上手CTA特征工程
a. 基础特征数据的清洗准备：加载、预处理、缓存
b. 梳理GPLearn内置特征函数：参数分类、边界情况处理
c. 时序类特征函数的扩展开发：技术指标类、统计模型类适应度评价的选择
a. 适合量化交易的Fitness适应度评价体系
b. 简单的收益率相关性：不依赖历史回测
c. 全面的回测统计值：向量化策略回测框架策略开发实战应用
a. 机器学习CTA的三部曲：特征、信号、策略
b. 趋势跟踪和震荡反转两种信号的实现
c. CTA策略中的细节：资金管理、止损风控、平仓出场
d. 基于多合约数据解决训练中的过度拟合问题
价格：11999元
报名方式和之前一样，请发送邮件到vn.py@foxmail.com，注明想参加的课程、姓名、手机、公司、职位即可。或者也可以扫描下方二维码添加小助手咨询报名：
课程对于之前参加过小班特训营的学员优先开放。
