课程地图
选一个入口开始，不用全学完。
学习路线
建立认知
动手实践
实战
我的学习进度
下一步建议
课程学习 · 22 课
看懂 → 动手 → 自检，每课自动打勾评星。
🎯 一次只做一课：答对 1 题即完成，2 题满星。
我的班级
登录后进度上云，老师可看全班学情；游客模式功能不变。
🎯 本模块任务：① 登录或注册账号；② 老师建班拿邀请码、学生用邀请码加入；③ 做完几个模块后回来看「我的进度」是否已同步上云。
① 数据认知
看懂 K 线与成交量，可切换真实历史 / 合成样本。
🎯 ① 对比一根阳线与阴线的成交量 ② 说出 3 种 K 线形态
📘 怎么读一根 K 线
K 线解剖图 · 一根蜡烛的七个部位
K 线形态小词典 · 8 种常见单根形态
📘 K 线 + 成交量 = 量价对照
② 因子实验室
调参数看因子曲线，浏览 125 个因子。
🎯 ① MA 周期 5→60 看变化 ② 找出动量与估值的区别 ③ 画 3 个不同类别的因子
保持默认 20 即可，先跑一次看效果
📘 因子公式与解释
因子库 · 125 个 / 11 类
📘 「教学版可算」= 仅用行情 OHLCV 即可计算；「需财报数据」= 商用系统用财报/L2 数据计算，教学演示版仅展示定义。
因子相关性矩阵
相关系数越接近 1，说明两个因子本质在讲同一件事。
📘 为什么因子要分类同一类因子往往高度相关（如各种动量），把它们当成「多个独立证据」会高估策略可靠性。真正的多因子，应尽可能来自不同类别（动量 + 质量 + 估值 + 低波），这正是④多因子组合要做的事。
③ 策略回测
历史模拟：信号 T 日收盘产生、T+1 开盘成交，含税费滑点。
🎯 ① 双均线 vs 买入持有 ② 比较收益 / 回撤 / 夏普 ③ 有没有跑赢基准
📘 所有下单均在次日开盘成交，避免「用未来信息作弊」——这是量化研究最基本的诚信底线。
📘 指标解读
把回测、八大指标、组合约束、参数扫描、横截面 IC、AI 诊断、仿真盘实战合成一份可打印的一页纸报告，交给老师。
④ 多因子组合
多因子加权合成综合分，调仓日取前排等权持有。
🎯 ① 加载「稳健动量」 ② 波动率调负向看夏普变化 ③ 写出每个因子的方向
当前组合的因子构成
组合约束（高阶）
不加约束时，组合会「全押」最强的一只股票；真实机构必须设单股权重、换手与行业集中度上限——约束通常会降低收益，但能显著降低回撤。
参数扫描热力图（高阶）
同一套因子换不同参数，结果差异有多大？这正是「过拟合」的直观来源。
📘 教学注释
⑤ 横截面选股
某个交易日给全市场打分，取最靠前一批等权持有。
🎯 ① 设调仓日与 TopN ② 看 IC 图判断哪些因子更有效 ③ 写出入选理由
开启后先在同行业内部做标准化，避免「买对了行业」被误当成因子有效。
参与打分的因子（可多选，默认全选）
横截面 IC
最新一期入选标的
因子显著性检验
五分组收益
📘 教学注释
⑥ AI 诊断
把市况与策略表现翻译成人话，结论全部来自回测统计。
🎯 ① 运行深度诊断 ② 读市况 / 情绪 / 市场宽度 ③ 找出「beta 陷阱」策略
📘 「AI 诊断」是教学辅助讲解，输出可能存在偏差，仅供参考，不构成投资建议。
诊断报告
当前市况下的策略表现
单样本策略排名
📘 怎么读这张表
⑦ AI 因子挖掘
监督学习 + 滚动训练，重点看样本外（OOS）还剩多少。
🎯 ① 勾 3–5 个因子跑一次 ② 对比 IS 与 OOS ③ 解释「样本外打折」
📘 模型：对 22 个候选因子做 z-score 标准化后，用带正则的线性回归学习「因子 → 未来收益」。全程滚动切分，训练只用「过去」、检验只用「未来」，从根上杜绝未来函数。下方可勾选参与学习的因子子集。
候选因子选择（可多选，默认全选；学习器只用勾选项）
样本内(IS) vs 样本外(OOS) 解释力
因子权重
📘 教学注释
⑧ 仿真交易
虚拟资金，规则按 A 股校准：T+1、涨跌停、整手、停牌、佣金印花税。
🎯 本模块任务：🎯 ① 分清可用 / 冻结 / 可卖 ② 挂不会成交的单看冻结 ③ 涨停日买入 ④ 推进 5 日后提交
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进阶：滑点
当日分时（教学近似）
五档盘口（教学近似）
规则 下单即冻结资金/持股，挂单当日有效、可手动撤单，收盘未成交自动撤单 ｜ T+1（当日买入次日才可卖）｜ 价格须在涨跌停区间内 ｜ 整手与零股按板块规则 ｜ 一字板/停牌不成交 ｜ 佣金 0.03%（最低 5 元）+ 卖出印花税 0.05% + 过户费等 0.002%。
当前持仓
账户净值曲线
委托与成交回报
交易日志
日内 5 分钟演练台（真实分钟行情）· 教日内交易与交易成本
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分钟数据为真实 5 分钟 K 线（来源：公开行情接口，非实时）。日内交易看似频繁，滑点与冲击成本却是放大的——这是「越交易越亏」在分钟级别上的证据。
用真实历史数据复现三个最常见的亏损原因：追高、忘记 T+1、频繁交易被费用吃掉。做完你会得到一份「你踩了几个坑」的复盘。
只改这一笔，其他交易不变，重算净值曲线。
📘 教学注释
⑨ 模拟实盘大赛
统一历史行情跑回测，按夏普 / 收益 / 回撤排名。
🎯 ① 进班或建班 ② 提交策略或仿真盘成绩 ③ 看榜并写复盘
时空赛 · 全班同一时空（人无我有）
什么是时空赛？全班锁定同一个历史起点、同一个窗口、同一起始资金参赛——题目一致、起点一致、结果可复现，天然公平、天然防作弊。竞品的模拟赛都是同时段各自为战，永远做不到「全班同一时空」。教师指定一个赛题，全班就在同一条时间轴上较量。
提交我的参赛组合（多因子策略）
班级排行榜（按夏普比率）
同质检阅 · 谁和谁交了同一个策略
进入班级后，这里会列出「谁和谁交了同一个策略」。
攻防赛 · 黑天鹅压力测试
🛡️ 对所有参赛组合统一叠加一次「极端冲击」（系统性暴跌情景），看谁的回撤更小、恢复更快。冲击强度可调。
📘 教学注释
⑩ 实验任务
7 个递进实验，产出实验报告（课程与竞赛提交物）。
🎯 按 7 个实验依次完成观察表与思考题
课程是主线（22 课，自动评星），这里是深挖（要写结论。先走完课程再来）。
一体化学习路径：在学中实践 · 在实践中比赛
第 1 阶段 · 教学（建立认知）
①数据认知 → ②因子实验室 → ③策略回测：看懂数据、理解因子、体会「为什么大多数策略会失效」。
→
第 2 阶段 · 实践（动手做）
④多因子组合 → ⑥AI诊断 → ⑦AI因子挖掘 → ⑤横截面选股 → ⑧仿真交易终端：用真实历史行情构建策略，再进入模拟盘亲手交易。
→
第 3 阶段 · 比赛（对抗与复盘）
⑨模拟实盘大赛：把仿真盘成绩或组合策略提交到班级排行榜，攻防赛检验抗压能力，教师端导出成绩。
配套：⑪数据管理（学期初刷新行情/注入自选股）支撑全流程；⑩的 7 个实验对应第 1–2 阶段的每一步产出。
我的能力自评（系统根据你的操作自动统计）
实验自动评分（系统按「关键动作 + 结论关键词」给出等级与下一步建议）
⑪ 数据管理
真实 A 股历史快照，非实时、不接实盘；可导入自选股。
🎯 ① 看来源与区间 ② 导入自选股并加载 ③ 恢复默认数据
当前数据快照
行情更新机制 · 学期刷新流程
🔄 数据为离线冻结快照。如需更新到最新学期，由教师在有网络环境下运行随附脚本
_fetch_real_ashare.py，自动拉取并覆盖 data_real.js 与本说明；学生端无需联网，刷新页面即可加载新数据。- 确认教学机可联网，安装依赖
requests。 - 运行
python _fetch_real_ashare.py，脚本输出data_real.js与_PROVENANCE.txt。 - 将生成文件覆盖到
web/目录，双击index.html即可使用新行情。 - 合规提醒：仅使用历史日频数据，绝不接入实时行情或交易接口。
自定义自选股（教学扩充标的范围）
➕ 可粘贴代码清单（每行：
只有代码没有行情的标的会自动补一份可复现的教学合成行情（标注 sim），因此可以直接进 ⑧ 仿真盘下单——但要在课堂上讲清楚：那不是真实价格。纯前端，不上传任何数据。
代码,名称,行业）或上传 CSV（含 code,name,sector,date,open,high,low,close,volume 列），平台将作为额外标的注入当前数据集。只有代码没有行情的标的会自动补一份可复现的教学合成行情（标注 sim），因此可以直接进 ⑧ 仿真盘下单——但要在课堂上讲清楚：那不是真实价格。纯前端，不上传任何数据。
用户管理
名册导入自动匹配账号，管角色、权益、难度上限。
🎯 ① 导入名册 ② 检查统一账号 ③ 同步开户 ④ 调权益与难度
新手上手
不需编程或金融基础，按顺序点一遍即可。
🎯 查术语词典，或走「课程」22 课闯关
第 1 步 · 先做这 4 件事（点按钮直接跳转）
① 看懂一根 K 线
打开 ① 数据认知，找到一根红色大阳线，看它下方的成交量是不是同步放大——放量上涨代表 大量资金在买。
→
② 亲手调一个因子
在 ② 把均线周期从 5 改成 60，看曲线怎么变平滑；再从「商用因子库」里随便挑一个因子画一次。
→
③ 跑一次回测
在 ③ 选一只股票、选一个策略，看「策略收益」有没有跑赢「买入持有」。这是量化最核心的一次对比。
→
④ 亲手下一单
在 ⑧ 仿真盘里用 100% 资金买一只股票，推进几个交易日看看盈亏，再提交成绩到 ⑨ 大赛。
用大白话说清这个系统在干嘛
量化投资是什么把「买什么、卖什么时候」写成明确规则，让电脑按规则执行历史数据、统计结果，替代拍脑袋。
这个系统在干嘛它是「量化实验室」：先用真实历史行情验证一个想法（因子/策略），再用虚拟资金亲手演练，最后在班级里比一比成绩。
你要做什么照着 ④⑤⑥⑦ 把策略想出来、跑数据验证；照着 ⑧ 真金白银（虚拟）演练一遍；把结果交给 ⑨ 大赛。
做完能得到什么一份可复现的实验报告、一个能讲清楚「为什么这么选」的策略逻辑、一条真实的交易与复盘记录。
模块速查
术语词典
我的结业证书
学习档案包
档案含：模块进度、实验评分与结论、仿真交易记录、班级成绩。导出后可在另一台电脑导入恢复。
五个常见坑
坑 1看到回测曲线一路向上就当成真本事——很多策略只是刚好在这段历史上有效，必须看 ⑦ 的样本外（OOS）检验。
坑 2只看收益率不看回撤——涨 50% 后腰斩的策略，风险远高于稳定涨 15% 的策略。
坑 3在 ⑧ 里频繁下单觉得手续费不重要——看「累计费用」栏，很多小收益被费用吃掉了。
坑 4以为「多因子 = 更稳」。同一类因子（如各种动量）本质重复，堆在一起反而更集中风险。
坑 5把历史结果当预测。平台所有数据都是历史模拟、不接实盘，历史表现不代表未来收益。