天驭学院 · 教学材料 · Python 量化交易实战
課程講義
完整策略由数据、特征、信号、规模、执行、成本与报告串联。每步输出要能追溯到输入，不把任何一步跳过后还称端到端。
冻结CSV和参数→提取SMA→已收盘信号→下一开盘调整→累计费用与现金→期末估值→写报告限制。
画七步流程图，标注每步消费的时间戳；说明为何把训练标签与信号放同一表仍需防泄漏。
流程应先特征后信号再未来执行；同一表中未来标签必须明确隔离，只在评估时读取。列存在不代表当时可用。
本地引擎把同一份合成CSV读入，先生成过去窗口特征，再把信号滞后一根用于下一时段研究收益；加入按换手计费，输出成本前后净值与回撤。把终端改成模拟撮合适配器不应改变特征计算。
密钥不放浏览器端或notebook输出；离线成功也不证明真实平台连接与成交成功。
本脚本覆盖数据清洗、可追溯的下一开盘模拟、净值与风险算术；它不是生产交易引擎。对应本节的手算与报告任务仍需独立完成。
python research_lab.py --self-test
python research_lab.py --output academy-results课程数值、价格、账户和案例均为教学假设；固定材料可离线复现。完成标记仅记录学习，不是能力认证、服务批准或收益保证。
本節要點
完成标记仅记录个人学习，不代表能力认证。练习使用教学假设或合成数据，不要求真实开户、入金或交易。