课程先从介绍Python本身一些基本语法，再介绍 python 相关应用及在数据分析及处理领域几大利器：pandas、scipy、numpy、sklearn、matplotlb。后，介绍使用Python如何实现一个策略探索、分析、研发、验证、模拟到实盘交易的流程。

听众可以获益：理解Python，后使用Python如何实现一个策略探索、分析、研发、验证、模拟到实盘交易。

课程先介绍了常用的量化策略分类，再介绍机器学习的基本概念以及在量化投资不同细分领域的应用，后重点介绍多因子模型以及机器学习算法（AdaBoost等）在因子权重方面的研究探索。

课程将为大家详细讲解Alpha模型的建模原理，并介绍单因子的研究流程，从因子挖掘、因子分析、因子预处理（去极值、标准化、中性化）到单因子的回测和评判指标，并且为大家介绍多因子模型构建的经验和一些因子模型之外的影响因素（仓位控制、风险敞口等）对收益的影响。同时，魏老师还会给大家介绍优矿的quartz回测框架及其相比于传统回测的优势。

简单介绍：策略想法实现，数据整理，参数回测，收益分析，策略改进等步骤的一般方法。

具体介绍：回测框架设计的一些注意事项。

优矿李自龙老师简要介绍期权基本知识和一些初级期权策略，介绍50ETF期权交易情况，利用期权交易数据构建期权交易者情绪指标，比如VIX，Skewindex，并试图用这些情绪指标在A股构建简单的现货择时买卖信号。