這裡是一個為期 30 天的 Python 量化投資學習計劃，排除了基本 Python 語法，重點放在量化投資的策略、數據處理與分析、交易算法的實現等方面。每天都會有一個具體的主題或任務，幫助你逐步提升在量化投資中的 Python 技能。另外本系列所有程式執行基本皆在 Colab, 所有 Colab 可見於這個 Google drive 連結

第 1-4 天：金融數據與基礎分析

Day1：量化投資介紹與目標設定

• 量化投資的基本概念
• 學習如何設定量化投資的目標（如回報、風險）

Day2：獲取金融數據

• 使用 yfinance 下載股票數據, 數據結構介紹與預處理
• 使用 matplotlib 和 plotly 進行數據的視覺化來看價格走勢、指標變化等

Day3：數據清洗、處理與技術指標計算

• 處理缺失值、重複數據
• 時間序列處理（調整收盤價、對齊數據等）

Day4：金融指標計算與策略開發基礎

• 計算常用財務指標，如移動平均線、波動率等
• 理解技術分析指標
• 策略開發基礎

第 5-10 天：策略開發以及資產組合

Day5：回測框架介紹

• 理解回測的基本概念
• 設置回測環境並 Backtrader 進行簡單回測

Day6：動量策略、均值回歸策略與技術指標策略開發

• 學習動量策略、均值回歸策略，以及利用技術指標（如 RSI 和 MACD）開發交易策略
• 使用 Backtrader 框架進行策略的回測與優化

Day7：利用 Backtrader 進行策略參數優化夏普率細談

• 學習如何在 Backtrader 中進行多次回測，並找到最佳的策略參數配置
• 進一步優化我們的策略以提高夏普比率。

Day8：風險管理基礎與風險調整後的收益

• 學習風險管理的基本概念
• 淺談如何利用風險調整後的收益指標來評估和優化投資策略的表現

Day9：多資產投資組合

• 學習投資組合的概念，並實作一個簡單的多資產投資組合

Day10：因子投資

• 學習因子投資的概念，並探索如何使用不同的因子來進行投資策略的構建與優化

第 11-16 天：引入 AI 進行股價分析以及預測

Day11：引入AI—機器學習概述與數據預處理

• 探索機器學習在金融中的應用場景
• 學習如何使用 Scikit-Learn 庫進行股價數據預處理和特徵工程技術，包括特徵選擇、數據標準化

Day12：監督式學習——回歸模型 & 分類模型在股價上預測上的運用

• 應用線性回歸和決策樹等模型來預測股價，並使用均方誤差（ MSE ）等指標評估模型性能。
• 使用邏輯回歸、支持向量機（ SVM ）等模型預測價格走勢方向
• 通過準確率、混淆矩陣等指標評估分類模型的效果。

Day13：無監督學習 & 模型優化與交叉驗證

• 應用聚類算法（如 K-Means ）來識別市場模式，以及如何使用主成分分析（ PCA ）進行數據降維。
• 了解模型優化的方法，包括超參數調整和交叉驗證，以防止過擬合並提高模型的泛化能力

Day14：時間序列預測--ARIMA和Prophet

• 學習如何使用 ARIMA 和 Prophet 等模型進行時間序列預測，並在實際的股票數據中進行應用

Day15：時間序列預測--LSTM

• 應用 LSTM 模型進行股票價格預測

Day16：時間序列預測--Transformer

• 應用 Transformer 模型進行股票價格預測

第 17-20 天：建立基於強化學習的 AI 自動交易機器人

Day17：強化學習在交易中的應用--基礎打底

• 探索強化學習（Reinforcement Learning，RL）的基本概念，包括其損失函數的詳細解釋
• 解釋如何將 RL 應用於金融交易，以開發自適應的交易策略。
• 深入介紹深度Q網絡（Deep Q-Network, DQN）的原理和並 from-scratch 實作，展示如何使用 DQN 算法來優化交易決策

Day18：強化學習在交易中的應用--使用 Stable Baselines 和 FinRL

• 學習如何使用強化學習庫 Stable Baselines 和金融強化學習庫 FinRL，來開發股票交易機器人。
• 比較多種常見的強化學習算法，如 DQN、PPO、A2C 等，並在實驗中分析它們的性能差異。
• 繪製買賣點、年化收益、總獎勵-訓練回合等圖形，以直觀地評估模型的表現。

Day19:強化學習在交易中的應用--結合 Stable Baselines 進 Backtrader

• 學習如何結合 Stable Baselines 3 和之前大量篇幅介紹的 Backtrader，使用強化學習方法開發一個股票交易策略

Day20：強化學習在交易中的應用--使用 Stable Baselines 3 實現基於 LSTM 的強化學習，並使用 Backtrader 進行回測

• 使用 Stable Baselines 3 實現一個基於 LSTM（長短期記憶網絡）的強化學習代理(RL Agent)
• 我們的代理將在每個時間步觀察過去 15 天的市場數據，以做出更明智的交易決策。

第 21-22 天：探討市場情緒分析以及開發相應交易策略

Day 21：投資情緒的解讀--情緒分析與自然語言處理

• 學習如何使用 NLTK 和 SpaCy 等庫進行文本分析，並瞭解情緒分析在金融領域的重要性。
• 探討如何使用自然語言處理（NLP）技術來分析文本數據，特別是從新聞和社交媒體中提取市場情緒。

Day 22：投資情緒的解讀--結合情緒分析的交易策略

• 學習如何將情緒指標納入交易決策，並評估策略的性能。
• 使用從 CNBC 新聞中提取的情緒數據，結合技術分析，構建一個完整的交易策略。

第 23-26 天：基本面研究以及進階投資工具組合

Day23：基本面研究--財務數據分析與可視化

• 學習基本面的範疇，包含如何分析企業的財務數據，包括營收、淨利潤和成長率等關鍵指標。
• 使用 Python 進行數據處理，並繪製河流圖（Sankey Diagram）、成長圖等，來直觀地展示企業的財務狀況和成長趨勢。

Day24：基本面研究--利用基本面篩選股票進行投資

• 學習如何使用基本面分析來篩選股票，並比較不同篩選標準所選出的股票的報酬率。
• 也探討巴菲特的選股邏輯，並比較其篩選出的股票的表現。
• 加入每月定期定額投資的報酬率比較，並通過圖表視覺化不同投資方法之間的資產成長曲線，以直觀了解各策略的表現。

Day25：期貨期權量化對沖策略以及風險&資金管理

• 詳細介紹如何使用期貨和期權進行量化對沖策略，並通過具體的例子展示如何實現這些對沖策略。
• 學習更進階風險管理和資金管理的重要性，並結合這些技術來提高對沖策略的穩健性。

Day26：加密貨幣投資與組合優化

• 探索加密貨幣市場的獨特特性，並學習如何使用現代投資組合理論（MPT）來優化加密貨幣組合。
• 深入探討優化算法，如蒙特卡洛模擬和遺傳算法，以增強我們的資產配置策略。
• 使用加密貨幣交易所的API來實現我們的交易策略。

第 27-29 天：進階交易議題探討

Day27：交易策略的部署、實時交易與監控

• 學習如何將交易策略部署到實時環境，使用交易API與券商接口進行下單。
• 討論如何實時監控交易策略的性能，以及如何定期評估並調整策略，以確保其有效性和穩定性。

Day28：高頻交易系統與程式交易雲端部署簡介

• 探討如何在雲端環境中部署和實現高頻交易系統。
• 探討如何利用分佈式計算框架（如 Spark）進行大規模數據處理，並探討高頻交易系統的技術實現、風險管理和最佳實踐。

Day29：人工智能在金融中的應用、倫理與未來展望

• 將綜合探討最新的人工智能技術在金融領域中的應用
• 理解金融市場的法律與合規要求
• 深入考慮AI技術在金融中的倫理問題。

這個計劃提供了一個從基礎到高階的量化投資策略開發路徑，每天的任務都為後續的更複雜任務打下基礎。