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随着近几年金融大数据和计算机算力的爆炸性发展，在期货交易市场， 机器学习量化CTA策略犹如一颗闪亮的明星，述说着关于机器学习创新技术在交易市场的潜力。 下面是大盘手网期货重量组全国冠老师关于机器学习量化的访谈片段。
经过一番寻找， 感觉好为难，哪怕在期货量化CTA行家圈子里面， 机器学习CTA能跑出来，能够稳定盈利的人本来就凤毛麟角。能要求出山讲课的更加不可能。 看来找实战成功案例以身说法是不可能了。不过找到技术方面的大咖还是有希望，尝试从技术和模型的角度找到优质的机器学习cta策略。 于是匆匆跑到广州， 找到何校长的老朋友，因子工程与机器学习的专家邹老师。经过一番探讨，发现邹老师已经在期货因子工程方面有很深的模型和算法积累。于是三顾茅庐邀请其出山为大家授课。
一、讲师介绍：
邹老师 
目前任职某公司首席决策官。国内最早期的人工智能应用专家，先后在华为、 淘宝等企业任职。广发決策科学创始人，淘宝决策智能P9 总监， 2016年开始从事 A量化应用，先后帮助多家大型企业建立海量数据因子工程体系，拥有丰富的箅法智能变现经验和技术沉淀
二、大纲
1、因⼦⼯程与机器学习基础知识
数据分析和因⼦⼯程的概念及流程
常见因⼦类型及其在商品期货中的应⽤
因⼦⼯程与机器学习在商品期货量化中的综合运⽤
基于历史数据的因⼦在商品期货策略中的实际应⽤案例
不同市场环境下因⼦时空特性及表现评估
2、量化策略建模与优化
⽬标设定与交易规划原则
⽌盈⽌损策略设计⽅法
风险与资⾦管理体系构建
交易规划、策略优化与⻛险控制的综合运⽤
⽬标设定、⽌盈⽌损对策略实际绩效的影响评估
不同市场环境下⽬标设定与⽌盈⽌损策略调整优化⽅法
3、因⼦⼯程设计
因⼦⼯程概述
海量强化因⼦设计⽅法论
因⼦设计框架介绍
因⼦设计实战和⼯程落地
因⼦组合与策略构建
4、⾼效因⼦⼯程与模型调优
海量强化因⼦的选择和应⽤
机器学习模型在因⼦⼯程中的应⽤
机器学习在量化中的常⻅陷阱及应对
模型调优⽅法与过拟合防⽌
机器学习模型调优前后在交易中的实际效果对⽐
5、增量迁移学习以及策略评估与实施
增量迁移学习概述
增量迁移学习在商品期货量化中的实际应⽤案例
滚动学习在不同市场中的发展前景及适⽤性分析
回测与模拟交易
绩效与⻛险评价指标分析
6、综合实战项⽬：全流程⾃动化应⽤
从因⼦到⾃动化交易的全流程框架设计
交易信号⽣成和执⾏部署对接
仓位信号管理⽅法设计⾃动化交易部署案例分析：⾃动仓位调整和管理
⼯程化能⼒：实操能⼒,整合解释性概念
（本课程属量化投资技术培训， 不对学员投资收益作任何承诺，学员实盘亏损与本公司无关）
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上课方式：
网课直播+现场录播+学员群答疑
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6节课直至更新完毕。
直播在周末，进行前会提前通知
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不懂Python编程可以学习本课程吗？
       本课程需要具备 Python基础
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