系列文章目录索引

注：本目录会随着文章的不断更新而持续更新

计划更新总计：53 篇
已更新：27 篇
建设中：14 篇
未更新：12 篇

最后更新时间：6/5/2020

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0. 作者与系列文章简介

[1] 作者与系列文章介绍

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1. 量化策略系列

1.0 量化回测平台搭建

[0] 中国股票市场一些免费开源的常用数据库简介
[1] 【基于python的量化策略回测框架搭建】策略表现衡量指标模块、

1.1 股票量化策略系列

[1] 【股票量化策略系列】股票动量策略（Momentum Strategy）（汇总篇）未完
[2] 【股票量化策略系列】股票均值回归策略之一——配对交易策略（Pairs Trading）
[3] 【股票量化策略系列】股票均值回归策略之二——单聚类策略（Single Cluster）
[4] 【股票量化策略系列】股票均值回归策略之三——多聚类策略（Multiple Clusters） 施工中，未开放
[5] 【股票量化策略系列】股票均值回归策略之四——加权回归策略（Weighted Regression) 未更，预计更新时间待定
[6] 【股票量化策略系列】统计套利（一）——基于协整方法的A股市场统计套利 未更，预计更新时间待定
[7] 【股票量化策略系列】统计套利（一）——基于深度学习方法的A股市场统计套利 未更，预计更新时间待定
[8] 【股票量化策略系列】统计套利（一）——基于O-U过程的A股市场统计套利 未更，预计更新时间待定

注：由于作者认为先搭建回测系统再进行策略实现会有更好的效果，因此本系列代码作者将会用较长的时间跨度来完善，请见谅

1.2 债券量化策略系列

[1] 【债券量化策略系列】债券基础知识 未开放
[2] 【债券量化策略系列】债券风险测度指标：久期（Duration）与凸度（Convexity）
[3] 【债券量化策略系列】“子弹式”债券组合策略（Bullet Portfolio Strategy）
[4] 【债券量化策略系列】“杠铃型”债券组合策略（Barbell Portfolio Strategy）
[5] 【债券量化策略系列】“梯子型”债券组合策略（Ladder Portfolio Strategy）

1.3 期货量化策略系列

待更新，预计涉及CTA策略。

1.4 期权量化策略系列

[1]【期权量化研究系列】期权价差策略 未更，预计年底更新
[2]【期权量化研究系列】期权组合策略 未更，预计年底更新
[3]【期权量化研究系列】基于量价指标的HS300ETF期权对冲策略 未更，预计更新时间待定

1.5 基金量化研究系列

[1] 【基金量化研究系列】基金绩效归因模型（一）——Brinson多期归因模型简介
[2] 【基金量化研究系列】基金绩效归因模型（二）——Brinson多期归因模型之python实现
[3] 【基金量化研究系列】基金绩效归因模型（三）——基于CAPM、T-M、H-M、C-L模型的基金绩效归因研究
[4] 【基金量化研究系列】基金绩效归因模型（四）——APT模型与多因子模型 未更，预计更新时间待定
[5]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（一）——股债二八配置策略与股债风险平价策略
[6]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（二）——股债二八轮动策略
[7]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（三）——多资产均衡配置策略
[8]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（四）——基于马科维茨模型的资产配置研究
[9]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（五）——基于Black-Litterman模型的资产配置研究 由于涉及量化分析师观点暂缓更新
[10]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（六）——多资产风险平价策略
[11]【基金量化研究系列】大类资产配置研究（七）——量化多因子策略 未更，预计更新时间待定

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2. 统计学习系列

2.1 多元线性回归模型

[1] 【统计学习系列】多元线性回归模型（一）——模型的建立与基本假设 施工中，未开放
[2] 【统计学习系列】多元线性回归模型（二）——模型的参数估计I——点估计
[3] 【统计学习系列】多元线性回归模型（三）——参数估计量的性质
[4] 【统计学习系列】多元线性回归模型（四）——模型的参数估计II——区间估计
[5] 【统计学习系列】多元线性回归模型（五）——模型参数的显著性检验：t检验与F检验
[6] 【统计学习系列】多元线性回归模型（六）——模型拟合质量评判：拟合优度
[7] 【统计学习系列】多元线性回归模型（七）——模型的样本外预测
[8] 【统计学习系列】多元线性回归模型（八）——模型诊探之“多重共线性” 预计更新时间2020年6月13日
[9] 【统计学习系列】多元线性回归模型（九）——模型诊探之“异方差性” 预计更新时间2020年6月20日
[10]【统计学习系列】多元线性回归模型（十）——模型诊探之“自相关性” 预计更新时间2020年6月27日
[11] 【统计学习系列】多元线性回归模型（十一）——哑变量（Dummy Variable）专题 未更，预计更新时间待定
[12]【统计学习系列】多元线性回归模型（十二）——分类问题之逻辑斯蒂回归 未更，预计更新时间待定
[13]【统计学习系列】多元线性回归模型（十三）——多因变量回归 未更，预计更新时间待定
[14]【统计学习系列】多元线性回归模型（十四）——分类问题之多因变量逻辑斯蒂回归 未更，预计更新时间待定

要问我为啥都是未更嘞？一篇文章要打大约1万个字符，需要至少12个小时。因此为尽力保证文章质量，在创作初期只能靠时间慢慢磨了…请小伙伴们见谅

2.2 Lasso回归与岭回归

计划更新中。预计2021年年初完成。

2.3 广义线性回归模型

计划更新中。预计2021年年中完成。

2.4 分类超平面与支持向量机模型

计划更新中。预计2021年年末完成。

2.5 决策树与随机森林模型

计划更新中。预计2022年年初完成。

2.6 神经网络模型

计划更新中。预计更新周期为2021年-2023年。

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3. 数学定理与模型

本部分暂未进行规划。

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4. Python学习笔记系列

[1] 【Python学习笔记系列】字符串相关操作（创建与运算） 施工中，未开放
[2] 【Python学习笔记系列】Pandas DataFrame实战用法大全 施工中，未开放

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5. 一些杂谈与随想

[1] 【胡侃系列】基于多元回归模型的双十一购物狂欢节天猫商城销售额预测
[2] 浅析多元回归中的“三差”：离差（Deviation）、残差（Residual）与误差（Error）