type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
引言
作者：豆瓜的投资笔记
这篇量化教程的主要目的是让大家能快速做量化策略，而不是像学生上课那样从基础开始学习。量化交易是同时涉及了金融、数学、计算机等多方面知识的，其内容繁多而高深。如果按部就班的学习，难度会非常大，很多人也许会有按部就班学习的强迫症，觉得不系统性学习就是不行。
我给你们列一个系统性学习的清单，你们应该就能明白我为什么不建议系统性学习了。
1.学习python。这对没编程基础的人来说，至少得学1-3个月
2.学习统计学基础。从高最简单的描述性统计，到推断统计，方差分析再到回归分析。没基础的人要学透，最少1-3个月
3.学习金融理论、投资组合和量化选股理论。这里你要学习资产收益率和风险，还有风险的测量度，投资组合理论，资产定价模型，各类因子模型。基本全是理论和公式性的东西，乏味且难懂。
学到这已经半年过去了，但事实上，你还没开始做策略，这对于一般人来说，已经不是学得懂学不懂的问题，而是能不能继续坚持的问题。这哪是系统性学习，明明是劝退式学习。
所以这个教程，我会按照自己的学习经验，以快速实现策略为目标，给大家制定学习计划。对，就是那种一上来直接做策略，什么python，投资组合理论，多因子模型，统计学.....通通不管。
一定要记住，我们都是实战派，不是学术派，系统不系统对我们来说不重要，对我们来说最重要的只有三点：1.发现策略思路；2.把思路实现成策略；3.策略能赚钱，能实盘。
所以已经能独立做策略的就没必要看下去了，因为这篇教程是写给不会做策略的新手的。
接下来，量化新手们，你们可以按照我的节奏开始学习了。
注意，以下内容在开始学习之前务必看完
教程节奏
1.第一章会让给大家说说什么是量化交易，量化交易是干啥的，量化交易有什么价值，以及需要什么才能做量化
2.第二章是我们要使用的量化工具----聚宽的基本框架介绍，这章的目的主要是让大家知道我们用的量化平台是聚宽，并介绍了怎么用聚宽写策略，包含：策略编写的基本框架及其实现，回测的含义及其实现，初步学习解决代码错误，以及周期循环等基本概念
3.第三章是重点。因为让大家去自己写代码还是有点难度的，所以这章我会把我在用的量化代码框架分享给大家，并且告诉大家我的框架怎么用。如果你是不会写代码的新手，按照这章的教学步骤来操作，是可以很轻松的使用这套框架写出量化策略的。在提醒一下，新手在这一章务必一个步骤一个步骤的学习。
4.第四章介绍了聚宽常用的数据的获取方法，比如个股行情数据，指数成分股数据，财务数据等，这些都是大家在做策略的时候必须要使用的东西
5.第五章介绍了评价策略回测的指标，如何建立模拟交易，以及除回测之外还有哪些需要关注的方面。这是很重要的，因为我们编写出一个策略后，总要去评估这个策略能不能实盘。
6.第六章选取了几个比较经典有用的策略，都有详细的思路和源代码，大家可以直接复制源码学习。
7.第七章我给大家准备了丰富的python学习资源以及对应的课程。我不建议你们一开始系统学习python，我的建议是边做策略边查python的资料，边学习python，遇到什么问题就解决什么问题。
8.第八章本来打算介绍怎么进行实盘交易，不建议一开始就去了解实盘交易，先把上面7章学透了再说。
学习建议：大家在学习的时候，可以粗略的看看第一章和第二章，这两章虽然没那么重要，但需要了解。看完这两章后再仔仔细细，一步一步的把第三章看完，并照着第三章的教程实操。第三章给大家布置了一个作业，大家在做作业的时候肯定会使用python、聚宽个股行情数据、财务数据。这时候你就可以好好看看第四章和第七章了。
你们把作业做完后，说明也能回测成功了，这时候就可以看看第五章的内容，学习学习怎么判定策略的好坏。之后就可以看看第六章的经典策略，学习他们的思路，或者尝试改造这些经典策略。
- 作者:coderma4k
- 链接:https://coderma4k.com//article/a356ebfb-cd63-4b51-8e57-f6f7b48f3e86
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。