程序化交易微课程的目的：

1. 确保投资者在完成课程后能掌握一系列核心能力和专业知识，包括理解量化投资的基本概念与框架，以及掌握金融理论与市场机制在量化投资策略中的应用。

2. 熟练运用统计学和计量经济学工具，如回归分析、时间序列分析、假设检验、蒙特卡洛模拟等，来分析金融市场数据，识别趋势和异常现象。

3. 能够使用 Python、R 或其他编程语言处理大规模金融数据，涵盖数据清洗、整理、可视化及高级分析。

4. 掌握量化选股、量化择时、统计套利。

5. 了解机器学习在投资策略中的应用，如期权与期货的量化交易策略。

6. 掌握风险管理与绩效评估方法。

7. 熟悉量化投资相关的法律法规、行业标准及职业道德规范，保证投资活动的合法性和伦理性。

8. 能够设计并实现量化投资策略，并通过历史数据回测评估其有效性。

9. 熟悉当前市场上主流的量化交易平台，如金融数据库（如 Bloomberg、Wind）、数据科学工具（如 Pandas、numpy）及机器学习库的使用。

通过该课程学习，投资者不仅可构建坚实理论基础，还能具备将理论知识转化为实际操作的能力，为合规进入量化投资领域奠定坚实基础。