第一步:明确学习目标,选择对应编程语言
1先确定自己做量化交易的场景,如果是普通个人投资者做A股策略,优先选择入门难度低、生态完善的Python
2如果是做高频交易追求极致性能,可以后续补充学习C++这类运行效率更高的语言
3如果只是做简单的条件单类策略,不需要深入学习编译型语言,掌握Python基础就能满足需求。
第二步:分阶段开展零基础学习
1先学习Python的基础语法,掌握变量、循环、函数这些核心基础内容,不用一开始就深入进阶内容
2学习常用的量化第三方库,比如用来获取数据的akshare、用来做回测的backtrader,针对性练习使用方法
3结合自己的投资思路编写简单策略,用历史数据做回测验证,在实操中巩固学到的知识。
第三步:结合实践逐步深化能力
1先从简单的均线策略、动量策略这类入门策略开始练习,不要一开始就搭建复杂策略
2把编写好的策略放到实盘小资金测试,观察实际运行效果和回测的差异,优化代码和策略逻辑
3如果遇到性能瓶颈或者策略升级需求,再根据需要补充学习其他编程语言的相关内容。
需要注意:零基础学习不要贪多求快,不要一开始就同时学多种编程语言,先把一门语言学透用熟,满足自身交易需求即可,避免分散精力最后什么都没学好。
举例说明:你是零基础想要做简单的择时量化策略,只需要学会Python基础语法,学会用开源库获取A股历史行情,编写简单的均线金叉死叉信号代码,就可以完成策略回测,不需要学习复杂的C++就能满足需求。
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发布于2026-8-9 12:13 杭州



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