量化交易从入门到精通,有没有指导教一下的
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量化交易入门到精通的系统路径可分四步:

1. 基础搭建
- 数学:线性代数、概率统计、时间序列(推荐《统计学习方法》)
- 编程:Python+Pandas+NumPy+Backtrader(官方文档+《Python for Finance》)
- 金融:理解订单簿、滑点、交易成本(《Algorithmic Trading》)

2. 策略开发
- 入门:均线交叉、动量/反转、配对交易(聚宽/优矿可回测)
- 进阶:机器学习因子(XGBoost、LSTM)、高频微观结构(《Advances in Financial Machine Learning》)
- 风控:凯利公式、最大回撤控制、分层仓位管理

3. 实盘部署
- 券商API:IB、中泰XTP、掘金量化(支持C++/Python)
- 系统架构:事件驱动(vn.py)、分布式回测(DolphinDB)
- 监控:实时盈亏、异常熔断、日志追踪

4. 资源与避坑
- 数据:Tushare(免费)、Wind(机构)、Tick数据(通联/交易所)
- 社群:BigQuant、知乎「量化投资」专栏
- 避坑:过拟合(Walk-Forward分析)、幸存者偏差、策略同质化

建议:先用Backtrader跑通一个简单策略(如20/60日均线),实盘小资金验证3个月,再逐步迭代。

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