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1. 理解量化交易基础:量化交易是利用统计学和数学方法,借助计算机技术进行的证券投资方式。它涉及数学、编程、金融和算法知识。
2. 学习投资想法:
量化交易始于一个投资想法,这可以是你想验证的交易策略或自动化交易以提高效率。
3. 掌握量化基础:适度学习,够用就行,不需要一开始就掌握所有知识。可以按需学习,比如,如果你想实现均线交易策略,那么学习相关的编程模块。
4. 选择量化平台:对于初学者来说,可以选择聚宽(JoinQuant)和vn.py这样的量化分析平台。聚宽社区活跃,有很多技术教程;vn.py是开源的,适合系统学习如何构建量化交易系统。
5. 获取数据:金融数据可以通过Alpha Vantage、Quandl、Yahoo Finance API等数据供应商获取,也可以探索公开数据集进行研究与测试。
6. 编写简单量化策略:从零开始编写策略代码,例如使用Python和pandas库实现的基本趋势跟随策略。
7. 学习资源与社区:利用慕课网等在线课程平台学习Python编程、金融基础和量化交易。加入QuantConnect论坛、Reddit的r/quanttrading板块等社区,分享编程经验、策略与实战心得。
8. 风险管理:对于新手而言,学习写一个止盈止损策略是门必修课,先学会如何控制好风险。
通过上述步骤,你可以快速入门量化交易,并逐步提升你的量化交易技能。记住,量化交易是一个不断学习和适应的过程,需要耐心和持续的努力。
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发布于2024-10-26 20:44 上海
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