量化交易如何入门？

量化交易是一个涉及金融、统计学、计算机课学等多学科知识的领域。下面给大家整理下，需要学习的内容，时间安排，知识点...

一、时间安排以及学习计划

基本金融知识（1个月）

• • 金融市场：股票、债券、期货、期权等金融产品
  • 金融工具：ETF、指数基金、杠杆、做空等
  • 投资组合理论：资产配置、风险管理、夏普比率等

统计学和数据分析（2个月）

• • 描述性统计：均值、中位数、众数、方差等
  • 概率分布：正态分布、泊松分布、二项分布等
  • 假设检验：t检验、卡方检验、方差分析等
  • 回归分析：线性回归、多元回归、逻辑回归等
  • 时间序列分析：ARIMA模型、状态空间模型、GARCH模型等

编程和数据处理（2个月）

• • 学习 Python：基本语法、数据结构、函数、面向对象编程等
  • 学习 Python 量化库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等
  • 学习数据库：SQL、MySQL、PostgreSQL 等
  • 金融数据获取：雅虎财经、Quandl、Intrinio、Quantopian 等

量化策略和模型（3个月）

• • 技术分析：移动平均线、RSI、MACD、布林带等
  • 基本面分析：财务报表、估值指标、市场情绪等
  • 机器学习：KNN、SVM、决策树、神经网络、深度学习等
  • 高频交易：市场微观结构、订单簿、套利策略等
  • 风险管理：风险度量、风险预算、风险平价等

量化交易平台和API（1个月）

• • 交易平台：Interactive Brokers、TD Ameritrade、Robinhood 等
  • API 介绍：REST API、WebSocket API、FIX API 等
  • API 使用：下单、查询订单、获取账户信息等

实盘交易和策略优化（3个月）

• • 实盘交易：逐步扩大交易规模、实践风险管理和资金管理
  • 策略优化：对策略进行持续优化，包括参数调整、算法改进等
  • 性能评估：定期评估策略性能，如收益率、最大回撤、夏普比率等
  • 监控和报警：搭建监控系统，实时跟踪策略运行情况，及时处理异常

量化交易社区和资源（1个月）

• • 参加量化交易论坛、社区：Quantopian、QuantConnect、EliteTrader 等
  • 阅读量化交易博客、研究报告：Alpha Architect、QuantStart 等
  • 学习量化交易课程：Coursera、Udacity、edX 等在线课程平台
  • 阅读量化交易书籍：《量化交易：如何建立自己的算法交易事业》、《金融计量学》等

深入学习（3个月）

• • 学习更高级的量化模型：卡尔曼滤波、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络等
  • 探索新兴领域：加密货币量化交易、机器学习在金融中的应用等
  • 学习其他编程语言和工具：R、MATLAB、C++、Java 等
  • 扩展知识面：金融工程、行为金融学、金融风险管理等

二、量化交易如何学习

要对股票、基金、期权、债权、外汇这些基础知识进行学习，比如要对像一级市场、二级市场、IPO、QFII、市盈率、TTM、市净率、换手率等这些基础概念进行了解，这是后面持续学习的基础。量化交易的学习资料往往会出现大量的专业名词，掌握这些基础概念，是学好量化交易的基础。

在这里大家需要对基础知识有一定的了解，因为量化交易是专业性和理论性非常强的领域，想要提升自己必须阅读大量的数据，这里推荐一些量化交易方面比较好的书籍。

• 资产管理：因子投资的系统性解析(豆瓣评分8.7)
• 高效的无效 : 行家如何投资与市场如何定价(豆瓣评分8.5)
• 量化股票组合管理 (豆瓣评分8.8)
• 量化数据分析 (豆瓣评分9.2)
• 主动投资组合管理(豆瓣评分8.9)
• 交易与交易所(豆瓣评分8.6)
• 定量投资分析(豆瓣评分8.4)
• 投资组合管理：动态过程(豆瓣评分8.5)
• 波动率交易(期权量化交易员指南) (豆瓣评分8.9)

三、量化交易学习平台

BigQuant—人工智能量化交易平台

在BigQuant平台上可以进行无限回测+模拟，这个平台还打通了实盘，研究、模拟、验证一条龙无缝连接。对小白比较友好，上手比较快，社区也比较活跃。

米筐

米筐的数据质量很高，提供了一个金融终端和网页版的平台，用户可以在上面写策略，免费试用数据，回测和模拟交易都是免费的。

聚宽

聚宽提供了python版本的API，可以很方便的调用相应数据，可以使用python批量下载数据到本地数据库进行分析研究。用的人比较多，社区活跃度比较高，除了python，还有C、C++、matlab等语言调用数据的接口

优矿

优矿背靠联通数据，数据质量还是可以的，可以任意回测；模拟交易。不过现在每天可以下载的数据少了，多数时候不太够用，社区活跃度也一般。

万矿

万矿是wind旗下的量化平台，可以免费使用wind的数据，数据的内容还是比较全面的，涵盖股票、债券、基金、衍生品、指数、宏观行业各个行业。

四、量化交易笔记

• 黑马程序员：量化交易：股票量化策略介绍、Alpha和Beta
• 黑马程序员：【量化交易】多因子策略流程
• 黑马程序员：【量化交易】因子数据处理-去极值
• 黑马程序员：【量化交易】因子数据处理-标准化和市值中性化
• 黑马程序员：【量化交易】多因子的筛选阶段介绍
• 黑马程序员：【量化交易】单因子有效性分析目的
• 黑马程序员：【量化交易】单因子有效性分析-因子IC分析
• 黑马程序员：【量化交易】单因子有效性分析-因子收益率分析
• 黑马程序员：【量化交易】单因子测试框架和单因子回测框架搭建
• 黑马程序员：【量化交易】多因子相关性分析
• 黑马程序员：【量化交易】多因子策略-回测阶段应用
• 黑马程序员：【量化交易】模拟交易

五、学习方法

• 建立扎实的基础知识：量化交易涉及多个学科，因此需要建立扎实的基础知识。学习金融市场、金融产品、投资组合理论等基本金融知识；学习统计学、概率论、数据分析等统计知识；学习编程、数据处理等计算机科学知识。
• 动手实践：理论学习与实际操作相结合是提高量化交易技能的关键。在学习过程中，尝试编写代码实现策略，分析金融数据，并逐步完善策略。此外，可以参与模拟交易比赛和实盘交易，积累实战经验。
• 持续学习：量化交易是一个不断发展的领域。关注最新的研究成果、市场动态和技术发展，以便及时调整策略。参加线上线下的量化交易社区、论坛和活动，与其他量化交易者互动，分享经验和想法。
• 学会风险管理：风险管理是量化交易成功的重要因素。学习风险度量、风险预算等风险管理知识，并在策略中实施。在实际交易中，遵循资金管理原则，控制交易规模和杠杆。
• 保持耐心和毅力：量化交易学习过程可能会遇到困难和挫折，但请保持耐心和毅力。掌握量化交易需要时间和经验的积累，不要期望一蹴而就。分阶段学习，逐步提高自己的技能水平。
• 培养创新思维：量化交易领域竞争激烈，因此需要培养创新思维。学会从不同角度审视问题，尝试新的策略和方法。同时，关注其他领域的发展，如人工智能、行为金融学等，寻求跨学科的创新点。
• 结合自己的兴趣和特长：选择自己感兴趣的量化交易领域，如技术分析、基本面分析、高频交易等。结合自己的特长，例如编程能力、统计学知识或金融专业背景，发挥自己的优势。这将有助于提高学习效果和兴趣。
• 系统化学习和总结：量化交易涉及众多知识点，因此需要系统化学习。制定学习计划和目标，合理安排时间，确保各个知识点得到充分学习。在学习过程中，定期总结和复习，加深对知识的理解和记忆。