Python量化交易学习笔记（1）——学习资料选择

研究生还没毕业的时候，与已经就职大摩的本科同学聊天，就听他说别炒股，机构都是大量的机器加分析师一起工作来执行交易。后来自己还是开了股票账户，试过水也知道了些散户交易的弱点，主要体现在两方面，一是技术实力不足，二是难以屏蔽心理因素影响。于是打算研究下量化交易，即使没学好股票技术，也可以拓展下计算机专业技术。而现在大数据、人工智能又炒得飞起，在股票做一下探索也是一次不错的体验。

京东上选购了几乎所有书名中包含“量化交易”的图书，共10本左右，大致翻看了一遍，书中内容基本涉及以下内容：

1. 交易技术指标
2. Python编程语言
3. 交易回溯框架
4. 机器学习算法
5. 深度学习框架

其中，除了“交易回溯框架”外，其他四方面内容可归类为通用内容，可以在任意交易回溯框架上进行扩展。

然后面临的问题就是选择哪个框架进行学习？优先考虑：

1. 选可以直接运行的。如果折腾了一段发现所有的内容还停留在书本上写的内容，而无法实操，这会极大地打击学习积极性。
2. 选开源的。‘Talk is cheap. Show me the code.’有了代码，就可以为所欲为了，只要有足够的demo，代码比文档好用的多。

没有进行深度和广度搜索，从各个框架中迅速选择了zwPython（极宽）:

1. 想好好学学Python，之前主要写C++，但是工程配置起来着实麻烦，学个脚本语言，以后做小工具开发也方便。
2. zwPython开源，工程几乎零配置。
3. zwPython提供相对充足的学习资料，足够初学者入门。
4. 先上手，了解量化交易框架脉络，掌握了一个可以触类旁通，在选框架上浪费太多时间的话，会打消学习激情，可能一个框架都不会学。

在极宽官网上，没有找到相关资源的下载链接，所提供的百度网盘链接也已失效。笔者从TOP极宽量化总群（124134140）中下载了相关代码及文档，入群费20元，和学习资料比起来太划算。

"Python量化交易学习笔记"主要记录笔者学习Python量化交易的过程及心得，欢迎大家交流、批评、指正。

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