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📊 量化投资
Qlib学习路径
Week 1 - 特征工程
系统讲解Qlib特征工程的核心概念与实践方法。
Week 2 - LightGBM
深入学习LightGBM在量化投资中的应用。
Week 3 - 回测系统
完整讲解策略回测、投资组合构建、绩效评估。
Week 5 - LSTM深度学习
深入学习LSTM神经网络，掌握时序数据的深度学习方法。
- LSTM模块
- 基础理论系列 - 深度学习基础、RNN与LSTM原理
- PyTorch框架系列 - Tensor、Autograd、nn.Module
- LSTM模型构建系列 - 单层、多层、双向LSTM
- 时序数据处理系列 - 滑动窗口、标准化、Dataset
- 模型训练优化系列 - 损失函数、优化器、训练循环
- 实战应用系列 - 完整流程、调优、评估
🔗 区块链技术
探索去中心化世界，从智能合约到DeFi应用。
区块链基础
公链开发
DApp开发
Layer2解决方案
跨链技术
去中心化存储
隐私计算
学习路线
📚 学习路径
新手入门
量化投资
特征工程基础 → LightGBM原理 → 模型训练 → 投资组合构建 → 策略回测
区块链开发
区块链基础 → 智能合约入门 → Solidity基础 → 简单DApp开发
适合初学者，从基础概念开始，逐步学习完整的开发流程。
进阶提升
量化投资
时序数据划分 → IC优化训练 → 特征重要性分析 → 成本模型 → 绩效评估
区块链开发
公链架构研究 → 智能合约高级技巧 → DeFi协议开发 → Layer2技术
适合有一定基础的学习者，深入理解和优化各个环节。
实战应用
从实际项目出发 → 遇到问题查文档 → 理论学习 → 实践应用
适合有经验的开发者，通过解决实际问题提升技能。
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- Layer2: Optimism、Arbitrum、zkRollup、zkEVM
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- 隐私计算: ZK、零知识证明、安全多方计算
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