散户苦等牛市一，量化穿越牛熊!
简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。

传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。

从量化资源而言，Python的资源要比R和MATLAB要更多，这也是因为Python在量化投资领域更为主流。根据我以往的学习经历，R在统计中用得是比较多的，比如我在上统计学课程的时候就是用的R语言。
不过，现在Python中有越来越多非常强大的第三方库，比如SciPy的stats和statsmodels一，也能非常好地完成统计分析工作。
所以，综上所述，如果是编程零基础的同学，入门量化的编程语言毋庸置疑是选择Python。

量化投资的策略学习
掌握了量化投资的基本工具之后，令量化投资者最头大的就是量化策略的灵感了。
对于初学者而言，肯定是先从最经典的策略比如双均线、配对交易、动量反转等开始。众所周知，经典的不一定是最好的，但是是必学的。经典之所以能成为经典，肯定最起码曾经是有效的。在掌握了经典策略之后，可以通过阅读券商研报、海外文献，或者根据自己对金融理论的理解，编写自己的策略。

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