学习路径
开发者型交易者
编写代码，并希望构建、测试和记录数据驱动规则与模型的分析师。
用代码处理市场数据，借助代码节点扩展规则，在避免数据泄露的前提下验证机器学习研究，并在策略中运行您自己的模型。
- 29 节课程
- 114 分钟阅读
- 初学者
- 中级
- 高级
初次接触市场？请先学习入门路径。
从这里开始
What a backtest can prove, and what it can't
A backtest shows how a precisely defined rule would have behaved on past data under stated assumptions. It cannot show the rule will behave that way again.
应用内：量化测试（开发中）
基础
- 1
Exchanges, brokers and data feeds: who does what
Who supplies the data your code reads.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 2
Where market data comes from
Where market data comes from.
- 初学者
- 讲解
- 3 分钟
- 即将推出
- 3
Data quality: gaps, spikes and duplicates
Data faults code must catch.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 4
Discretionary vs rules-based research
Rules versus judgement.
- 初学者
- 讲解
- 3 分钟
- 即将推出
- 5
From idea to tested rule
From idea to testable rule.
- 初学者
- 讲解
- 3 分钟
- 即将推出
- 6
Anatomy of a rule: entry, exit, size, filter
Parts of a rule.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 7
Your first visual strategy graph
Visual graph that code nodes extend.
- 初学者
- 研究步骤
- 5 分钟
- 即将推出
- 8
- 9
Your first backtest, step by step
First backtest run.
- 初学者
- 研究步骤
- 5 分钟
- 即将推出
- 10
Reading a backtest report: metrics that matter
Reading the report.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 11
Returns: simple, log and percentage points
Returns, the first calculation in code.
- 初学者
- 讲解
- 3 分钟
- 即将推出
- 12
Standard deviation: volatility as a number
Volatility as a number.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 13
Correlation without the confusion
Correlation before regression.
- 初学者
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
核心
- 14
Python for market data: your first script
First Python script on market data.
- 中级
- 研究步骤
- 5 分钟
- 即将推出
- 15
Python for analysts cheat sheet
Python operations cheat sheet.
- 中级
- 速查表
- 2 分钟
- 即将推出
- 16
Build a custom indicator in code
Custom indicator verified by hand.
- 中级
- 研究步骤
- 5 分钟
- 即将推出
- 17
Code nodes: when visual logic isn't enough
Code nodes inside a graph.
- 中级
- 研究步骤
- 5 分钟
- 即将推出
- 18
Rule playground: wire a rule, see the signals
Interactive rule playground.
- 中级
- 交互式工具
- 3 分钟
- 即将推出
- 19
Regression basics: lines through noisy data
Regression before ML.
- 中级
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 20
Machine learning for markets: what it can and can't do
What ML can and cannot do.
- 中级
- 讲解
- 5 分钟
- 即将推出
- 21
Features and labels: framing an ML question
Framing features and labels.
- 中级
- 讲解
- 5 分钟
- 即将推出
- 22
Look-ahead bias: the backtest that read tomorrow
Look-ahead bias, the root of leakage.
- 中级
- 讲解
- 5 分钟
- 即将推出
- 23
Overfitting in one picture
Overfitting in one picture.
- 中级
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 24
In-sample vs out-of-sample
In-sample versus out-of-sample.
- 中级
- 可视化指南
- 3 分钟
- 即将推出
- 25
Leakage: how ML studies accidentally cheat
Leakage in ML studies.
- 中级
- 讲解
- 5 分钟
- 即将推出
高级
- 26
Time-series cross-validation done right
Time-series cross-validation.
- 高级
- 可视化指南
- 4 分钟
- 即将推出
- 27
Trees and boosting on tabular market data
Tree models and tuning risk.
- 高级
- 讲解
- 6 分钟
- 即将推出
- 28
Export a model to ONNX for on-device inference
Export and verify a model.
- 高级
- 研究步骤
- 6 分钟
- 即将推出
- 29综合项目
Use your own ML model inside a strategy graph
Capstone recipe: your own model in a strategy graph.
- 高级
- 研究步骤
- 6 分钟
- 即将推出
选读：9
- Time zones and session boundaries in data
- JavaScript in the research workspace
- Pandas time-series essentials for analysts
- Code as a transparent calculation aid
- Checking an AI-generated indicator formula
- Model cards: document a model before you use it
- Reproducible notebooks and environments
- Spot the leak: an ML study quiz
- Why a node graph
应用内
这些课程最常用的 Analess 功能。各功能页面注明了其可用性。