量化交易快速入门指南（适用于编程小白）

　　我是 『交易系统投资笔记』撰稿人大道至简文末为做交易亏损的朋友提供了成熟解决方案在当前 AI 话题持续神秘化的同时，量化投资对于大多数人来说似乎变得越来越遥不可及。然而，近年来量化投资却备受投资者关注，各种量化产品也为投资者带来了不错的回报。许多人对量化交易有一个最直观、浅显的认识：它可以赚钱，而且可以赚很多钱。但是，究竟如何进行量化交易？从零基础到入门，这个过程中很多人往往会在入门阶段就放弃。为了让大家更清晰地理解量化的学习过程，我将分享一位学员的量化学习故事。这位学员在没有编程经验的情况下，花费了大约4个月的时间成功地从传统金融背景转向了量化交易领域。当我与许多金融领域的学生交流时，我发现大多数人在谈论量化交易时的第一反应是：“这太难了。”接下来，他们会继续问一些问题，比如：- 量化岗位是否需要数学或物理博士学位？- 量化交易是否都是高频交易？- 量化交易是否需要精通C语言？- 当前的量化交易是否与人工智能相关？实际上，这些问题很难简单地用“是”或“否”来回答。对于一个领域来说，探讨问题通常是多维的。在能够回答这些问题之前，我们需要首先从最基本的层面来谈论量化交易：什么是量化交易？通常，当人们科普量化交易时，他们可能会介绍Q-Quant和P-Quant，或者从卖方和买方的角度对量化交易进行分类。然而，今天我想更多地从量化本身的定义出发，与大家探讨这个线. 量化的定义量化交易是使用数学模型（而不是人的直觉），来确定交易的品种、数量、方向和时机。这意味着量化的核心在于使用数学模型来替代人的主观判断，将投资逻辑转化为数学语言，从而严格执行模型中规定的交易规则，决定交易的各个要素，包括品种、数量、方向和时机。一个好的量化策略不仅可以是简单的，也可以是复杂的。它的优劣主要取决于实际交易的结果，以及它是否适合当前市场、资产情况和时代背景。因此，在谈论量化交易时，不必将其等同于高频交易、深度学习或人工智能等复杂概念。一个出色的策略可以是简单的，但它必须建立在扎实的投资逻辑之上。实际上，我们身边已经存在一个简单而有效的量化交易模型——当你打开基金投资应用程序，选择一个基金，然后设定每周五定投500元，点击确认按钮，你已经实现了一个最简单的量化策略。尽管这看起来很简单，但定投策略在许多情况下比盲目跟风的买卖更容易实现稳定的收益。这是因为定期定额投资具有类似长期储蓄的特点，可以将投资成本分摊，从而平稳市场波动。此外，定投策略还能够规避主观判断带来的错误，降低因为错误的主观判断而导致的巨额损失。因此，定投策略是非常适合中长期投资的策略，只需选择一个自己看好的标的资产，然后执行定投操作。通过前文的叙述，我们可以清楚地看到，“量化”其实并不像大多数人想象的那么遥远。那么，如果我们想成为一名量化交易员，是否意味着这个过程并不像我们想象的那么困难呢？在这里，我将借用一位品职学员的亲身经历，简要回顾他的转行经历，希望对各位读者有所帮助。这位学员在没有编程经验的情况下，花费了大约4个月的时间成功地从传统金融领域转向了量化团队。那么，他是如何做到的呢？正如前文所提到的，在量化交易的构建过程中，我们首先需要将交易逻辑转化为数学语言，然后使用编程工具将数学语言转化为实际的交易程序。在这个过程中，交易逻辑是至关重要的，它需要时间积累和培养。这也是传统金融从业者转行到量化领域的一个优势。目前，大多数量化团队仍然采用人工智能与人工结合的方式进行交易，而不是完全依赖自动化交易。这是因为数学模型本身的局限性以及黑天鹅事件、市场周期轮动等因素的影响。因此，理解交易的底层逻辑对于量化研究员非常重要。学员开始尝试弥补自己的最大短板——编程，他选择从知名的编程语言Python入手，以快速掌握量化交易所需的编程工具。Python是学习量化交易的理想语言，它简单易学，并且拥有强大的模块社区支持，这可以帮助量化交易员更高效地实现各种机器学习算法模型。在学习过程中，学员不必深入研究如何编写特定的算法，只需要了解算法的基本原理以及如何应用它们即可。这就好比为侠客提供了一套强大的武器库，我们只需要专注于提高自己的武功水平。- 在学习初期，专注于掌握Python语法和pandas库。在这个阶段，可以快速学习并掌握知识，不必深究每个细节。一旦对整体框架和Python的功能有了大致了解，可以通过实践案例来巩固知识。- 推荐阅读图灵系列丛书中的一些经典书籍，例如《Python编程 从入门到实践(第二版)》、《利用Python进行数据分析（第二版）》和《Python 3 网络爬虫开发实战》。这些书籍涵盖了Python的基础知识、数据分析以及网络爬虫等方面的内容，适合初学者自学使用。经过约一个半月的学习，学员对编程已经入门，对Python语法和pandas库也有了基本了解，尽管还不够熟练。然而，正如前文所提到的，成为一名精通者需要不断深化知识。接下来，学员开始寻找与量化交易相关的视频和书籍，尝试学习和掌握经典的量化策略。他使用Python构建了自己的基础回测框架，并逐步优化该框架。在学习经典策略的过程中，他开始深入研究不同类型的数据，如价格和交易量数据、财务数据以及资金流数据，了解分析师的分析方法和思路，掌握因子构建的基本方法，尝试优化和迭代现有策略。后来，他开始结合投资传记中提取出来的交易逻辑，构建自己的独立策略，并将研究结果写入简历，开始尝试投递简历和参加面试。整个转行过程充满挑战，学员也曾多次反思是否值得放下当前的工作和机会，去追寻未知领域。然而，最终他坚持了下来。量化交易本身并不难，难的是迈出第一步。所有交易新手到交易高手的转变都是从构建一套属于自己的交易系统开始的！为了帮助大家尽快建立起自己的交易系统，我这里有一套验证有效的极简交易系统，并编辑成了一套电子文档赠与大家，详细讲述了如何建立自己的股票池，何时买和卖，只需按照系统标准操作即可，将使你的交易变得极其简单，并能稳定盈利！交易新手也能轻松掌握，唯一需要训练的就是严格执行。希望系统了解极简交易系统的朋友可以私我学习交流并复盘验证。

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