量化交易快速入门的自学路径推荐(萌新版)

新年伊始，不少萌新立下学习量化交易的宏图大志，但往往从入门到放弃，原因不在于不够聪明或努力，而在于学习方法和方向的偏差。对于编程基础薄弱的初学者，投入大量时间学习厚厚的编程书籍往往事倍功半，这是因为这样的学习模式过于被动，难以找到即时反馈和乐趣。

与学习英语相比，初学者往往将英语学习视为考试的工具，而忽略了其沟通与交流的本质。然而，如果将学习目的转变为与“外国妹子”沟通，学习过程则会变得有趣且充满动力。同样地，学习量化交易时，我们应将目的转化为实现自己的投资想法，而非单纯追求技能的积累。

量化交易的高效学习需要以目的为导向，即时反馈为驱动力。以提高交易胜率为目标，学习过程中的每一个知识点都应与实际应用相联系，从而获得正向反馈。这种“正向飞轮”模式，使学习过程从被动接受转变为主动探索，逐步提高兴趣与效率。

对于量化交易的初学者，应明确学习动机，是追求赚钱、装X、结识宽客还是实现更高效的投资策略。不同的动机将引导你选择不同的学习路径，但关键在于赋予学习以个人认可的意义。

接下来，构建学习路径是关键。从交易想法出发，逐步过渡到量化基础知识、平台选择以及策略开发。学习过程中应遵循适度原则，即“够用就行”，避免无谓的深度学习，专注于实用技能。

在交易想法阶段，参考策略集和书籍可以激发灵感，如佩里·考夫曼的《交易系统与方法》、Zura Kakushadze的《151 Trading Strategies》等。这些资源提供了丰富策略和思路，有助于理解量化交易的多样性。

量化基础部分，重点是理解量化通识和编程基础。选择一本适合初学者的书籍，如《打开量化投资的黑箱(第二版)》或廖雪峰老师的Python教程，这些资源能帮助快速掌握所需技能。

量化平台选择上，推荐使用现成的第三方平台，如聚宽JoinQuant、优矿Uqer等，这些平台提供了从数据获取、回测到实盘交易的完整解决方案，适合初学者。

量化策略开发是学习的最终目标。以双均线策略为例，通过实操平台提供的API，实现策略代码，并观察其在市场中的表现。这不仅能帮助初学者理解策略逻辑，还能锻炼编程和实盘交易能力。

总的来说，量化交易的学习路径需要结合个人兴趣与实际需求，通过明确目标、选择合适资源、实践策略开发，实现从理论到实践的转变。遵循高效学习原则，将学习过程与个人目标紧密结合，量化交易初学者也能在短期内实现从萌新到大神的转变。

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