Python 量化基础

Python 量化应用必学基础

博主为Python+量化金融小白一枚；在2018下半年将集中学习Python及量化，力求真正入门；CSDN提供了一个非常优秀的blog平台，最终成为我学习Python和量化的笔记记录首选。

1. Python准备
   首先，为了选择适合我的Python编译平台，综合参考了周围大神和知乎各位大神的经验，最后敲定了两个选项：Jupyter NoteBook 和 Spyder。
   下面将分别简要说明二者优势：
   jupyter notebook，与spyder均为 Anaconda （一开源Python发行版本，大概500M多一点）自带的编译器。Anaconda 优势在于自带conda，含有 pandas、numpy 等等常用package，量化入门妥妥的够用。
   -Jupyter NoteBook
   jupyter notebook 优势在于，这个编译器是全online的，后台package比较全面，无需自己下载，调用不同package只需直接import，支持几十种编程语言，官话叫做 交互式 编辑簿。
   入门教程全面——documentation 在此
   https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/index.html
   良心之处在于可以无限次进行试用（try jupyter）再下载：
   https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/tryjupyter.html
   
   并且documentation页面还有新手友好的引导
   
   -spyder
   Spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的集成开发环境。不知道大家有没有看过MySQL Brench （好像是叫这个，博主记不太清了），与Spyder类似。spyder的主页面左侧是脚本文件 右侧可以进行help搜索和进行console编译。
   同样，在此附上documentation网址供大家参考
   https://pythonhosted.org/spyder/
   

   如果完全不考虑online notebook的话首选推荐 使用spyder；据博主浅显的了解很多金融机构的编程都使用spyder的

2. 量化参考
   个人认为量化应该是熟能生巧的业务，但是国内没有非常成熟的培训体系，像博主这样的小白只能通过东拼西凑，自行蜗行摸索
   但是探索学习包括以下几方面吧：
   1) 量化学习丛书——建立大体知识框架
   目前在看的金融体系入门书是John的 《期权、期货及其他衍生品》；出到10th 了但是中文最新好像只有9th，配套习题和答案也要一同保存，及时使用。《投资学》也不错，我也在看，和上书是一家出版社的，相似的厚度，相似的封皮，一搜就能搜出来。
   另外，量化方面的入门书，推荐Alphanomics: The Informational Underpinnings of Market Efficiency ；作者：斯坦福教授Charles M. C.Lee，我是看到他之前就职于量化投资鼻祖BGI，参考了豆瓣的各种书评，最终决定把这本书作为我的量化入门首选。
   最后就是Python的量化实现参考书。我找的是新书，因为感觉Python发展太快了，看很多中文版的Python教材都是py2 真的崩溃，刚开始小白白白的时候print就是不知道在py3里加括号，永远输出不了…默默哭泣一下。言归正传，参考推荐：《Python大数据与量化交易》、《量化投资以Python为工具》。这两本书看的进度条也就1%，完全是标题党选读方式，不保证内容质量。
   2) 量化交流学习网站——可以进行策略实践的网站
   建设比较完善，集策略实践、学习、论坛于一身的很多，在此罗列一下，完全看各位看官的个人喜好选择。
   优矿
   ricequant
   quantnet 这个是全英的
   3) 量化资料交流、问题交流论坛——了解一下学习热点
   quantnet
   人大经济论坛
   还有学习网站的论坛
   4) 量化研究报告、市场行情网站——把握市场行情是最基础的了
   推荐观摩券商研报
   关注股市变化
   下个模拟炒股app
3. 还有电脑准备2333
   推荐用Windows。Mac 很多软件不能装，尤其是国内的，国外还比较mac友好；Linux 比较适合代码大神，据大神说，装个qq都要走代码…爽是很爽，但是不太适合我这样一窍不通的小白。

ps：另外血的教训，pip install一定要用镜像、或者国内源的，不然安装package等到地老天荒；要不然就直接 conda install

以上就是身为小白白白的博主首次分享的博主小白量化Python分享
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