1.自动化交易综述

主要内容：课程内容综述，自动化／算法交易介绍，python在自动交易中的应用简介

2.量化交易系统综述

主要内容：回测，自动交易，策略建模，常见平台使用

3.搭建自己的量化数据库

软件需求，数据获取方式，数据存储方式

mini-project-1:金融数据的存储，读取

4.用python进行金融数据分析

主要内容：数据清理与特征选择

mini-project-2:pandas与金融数据分析

5.策略建模综述

主要内容：介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式

6.策略建模：基于机器学习的策略建模

mini-project-3:基于机器学习的金融预测

7.模型评估与风险控制

主要内容：模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法

8.自动交易系统的搭建

主要内容：基于事件驱动型的自动交易系统

Final-Project:手把手教你搭建自动交易系统（有作业，课后直接赠送一套自动交易系统，可自行定制、修改）

9.量化策略的实现

mini-project-4:将本学期的所有project融入到上节课的系统中去，尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。

10.策略优化与课程总结

主要内容：如何进行模型选择与优化，课程回顾与展望：wheretogofromhere..

注：所有的项目以作业形式给出（某些关键函数留给学生实现），第二次上课前将正确的实现方法公布到授课平台。