证券投资从来就不是一件容易的事情，所以入市之前一定要三思。当然赚钱本来就是一件苦难的事情，每个行业都差不多。投资有风险、入市需谨慎一直都是我们作为投资者教育的经典标语。

如果您准备好开启自己的量化投资之路，建议您需要准备下​

一、学习路径与里程碑​

第一步：需要2周及以上时间打基础

学会用Python做基础数据处理（如Pandas、NumPy），理解常见指标（如均线、MACD），读懂证券交易的规则，如果不是很明确，建议见读一下证券投资相关的书籍。

在量化交易中一定要明确常用的概念：回测、胜率、最大回撤、夏普比率等。

第二步：从模拟基础开始学习

目前主流的券商APP大多支持智能条件单/云条件单（如国金佣金宝云条件单、同花顺app智能套件等）做价格条件、时间条件的自动化练习，模拟体验自动交易逻辑。

第三步：小策略回测

选择低频策略（如均线交叉、动量、均值回归），在券商或第三方平台做历史回测，关注交易成本/滑点。

第四步：有代码的测试账户模拟交易

目前支持量化交易的券商都是可以申请测试账户的，主要目的是让客户将写好的策略在模拟软件试运行，软件可以记录收益曲线、回撤、胜率等指标。这一步应该是您是盘交易前的最重要的部分。

这里提示下：模拟交易的结果和真实交易结果存在较大误差，万万不能作为实盘的操作依据。

误差部分原因如下：

模拟交易往往有成交发生就会默认策略完成成交，但是实际操作结果可能未必及时成交。

实际资金量和模拟资金量不同，执行策略的仓位差异很大。

模拟数据忽略了网络延时，但实际运行过程中可能存在此问题

上述列举内容仅仅是部分差异，实际问题包括但不限于以上问题。

二、工具与平台选择​

常见的交易软件有两种：qmt和ptrade

QMT的特点

极速交易：毫秒级延迟的​​

QMT采用全内存极速交易架构，单笔订单延迟可低至毫秒级。对于高频交易者而言，优秀的速度就是抢占先机，策略涉及：抢涨停、高频套利等场景中，速度优势直接影响收益曲线。

本地化运行：策略更加安全​​

与云端运行的恒生PTrade不同，QMT策略在本地电脑执行，代码与数据不上传服务器。这对私募、高频策略开发者尤为重要——避免策略被反向破解或云端数据泄露风险。

全品种覆盖：从股票到期货的多品种​​

支持沪深A股、ETF、可转债、期货、期权等全市场品种，尤其擅长大单拆分​（如北向资金大额调仓）、跨市场对冲​（期现套利）等复杂场景，满足机构级多策略需求。

PTrade的特点：

云端托管：解放硬件配置焦虑问题，云端部署更方柏霓，与需要本地部署的QMT不同，PTrade策略直接运行在券商服务器集群上，全天候自动执行策略。这意味着：无需担心电脑死机、断网导致策略中断、服务器级硬件保障订单处理速度。

PTrade提供200+内置策略模板，涵盖篮子交易、智能条件单、拐点交易、盘口扫单、交易快手、快速交易、抢单交易、网格交易、日内底仓增强、定时国债逆回购、可转债套利、日内转股套利等全场景。

三、风险控制与常见误区​

回测陷阱：避免前视偏差与幸存者偏差，计入真实手续费/滑点，做样本外与滚动回测。

过拟合防控：控制因子数量，做走样测试​（如改变回测起止时间、标的池），优先选择可解释的简单模型。

数据质量：优先使用券商或正规数据商的清洗后数据，关注停牌、分红送转、复权处理。

实盘与回测差异：关注成交价格、盘口深度、限价单成交比例，必要时降低目标换手率或改用更稳健的执行规则。

心理与纪律：不因短期涨跌频繁改参数；出现连续亏损先降仓/暂停，再复核策略假设与数据。

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