陈杰耐心细致地拆解课题内容：
“首先第一块是金融数据爬取与清洗。
我们需要通过Python介面，持续抓取A股、港股、美股的日线、分时线、成交量、换手率等基础交易数据，同时整理宏观经济数据，包括利率、汇率、CPI、PMI等指标。
原始数据杂乱、存在缺失值和异常值，需要人工筛选清洗、统一格式、标准化处理，搭建完整的资料库。”
“第二块是量化因数搭建与金融建模。
基于资本资产定价模型、套利定价理论、动量反转策略等经典金融模型，结合机器学习演算法，搭建多维度量化因数，涵盖价值因数、成长因数、动量因数、波动率因数，构建专属的量化交易模型。”
“第三块是策略回测与参数优化。
把搭建好的模型放入历史十年行情数据中进行回测，验证策略的胜率、收益率、最大回撤、夏普比率等核心指标，不断调整参数、优化模型，剔除失效策略，提升模型实战稳定性。”
“第四块是数据统计与实证分析。
用SPSS、Stata、Matlab对回测结果做显著性检验、相关性分析、稳健性检验，验证模型的有效性，剔除偶然误差，保证数据真实可靠。”
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