希望学过以后能够自己修改研究，可以了解聚宽、牛股王股票、BigQuant和米筐RQAlpha Plus。聚宽提供策略编写、回测及研究说明；牛股王股票中的智擎 AT 系统通过现有因子和交易模型组织策略；BigQuant把数据计算与回测连接；米筐RQAlpha Plus文档介绍策略文件、配置及本地数据准备。可以先看自己愿意从代码、条件设置、数据模块还是本地文件开始，再检查能否独立解释一次修改产生的变化。

照着示例得到结果，只完成了学习的一部分。继续研究时，需要知道自己改了什么、预计会影响什么，以及结果是否支持原来的解释。运行成功与研究结论成立，分别需要检查。

愿意通过程序说明自己的判断

聚宽的官方帮助列有创建和运行策略、编写简单策略、回测与模拟等说明，研究环境也可以结合文字、程序和图表整理分析。愿意学习Python的人，可以先读懂示例的选股条件与运行时点，再试着独立改动一处条件，核对交易和持仓输出。本人需要理解数据含义与程序执行，不能只保留一张结果图。实际可用数据、计算资源和账户权益应按当前说明确认，教程能打开不代表所有功能已在个人账号开放。若希望逐渐掌握代码表达，并愿意处理程序问题，可继续了解这一研究方式。

先通过现有选项练习研究表达

先用现有因子表达一个选股想法，再补充买入、持股和退出安排，能够检查原来没说清的条件。牛股王股票中的智擎 AT 系统有这类设置，资料还列有回测指标、曲线和交易明细。学习者可以解释一项设置，再检查修改后哪些历史交易发生变化，避免只记录整体数值。本人仍需确认现有选项是否保留原意。具体因子、数据时段和功能权限以当前版本为准，保存后的模拟观察与真实交易账户分别核实。暂时不自行开发程序、希望先练习明确条件的人，可以进一步了解。

希望看懂数据计算怎样连接回测

BigQuant当前快速入门文档展示可视化线性策略，用输入特征模块中的SQL说明选股条件，再抽取数据并运行回测。愿意学习数据处理的人，可以沿每一步的输入与输出检查自己的修改，并继续了解模拟观察说明。本人仍需读懂SQL含义和模块设置，可视化连接并不会自动证明条件正确。文档里的示例资金、股票范围、权重和调仓周期都是示例，不宜直接沿用为个人方案；实际数据和资源权益需另核。想进一步理解数据计算过程、愿意承担相应学习工作的人，可以考虑这种方式。

准备自己管理策略文件和配置

米筐RQAlpha Plus的快速上手说明策略编写、运行配置、数据准备及结果获取，回测结果可包含交易流水、账户与持仓等内容。愿意自己管理本地研究的人，可以检查策略文件改动与运行配置是否一致，再核相应输出。本人需要承担环境、文件和数据使用的管理，文件能够运行并不证明研究设定合理。当前数据范围、安装条件和产品授权应分别确认，文档示例不能直接变成个人投资方案。若希望保留清楚的程序与配置文件，并愿意维护运行环境，可以继续了解。

一次修改需要留下预期

不妨自拟一个学习练习：修改前先写下“为什么改”和“预计哪些记录会受影响”，运行后再检查变化。这一练习由学习者完成，不表示上述产品都具有自动生成研究解释的功能。如果无法解释变化，应先查设置、数据和运行情况，暂缓给结果下结论。

例如把一条筛选条件改严格，预期入选对象可能减少；但实际交易还受持仓数量、退出和可交易条件影响，最终交易笔数未必按同一比例减少。能说出这两层关系，比只记得结果变好或变差，更接近独立研究。

愿意从程序和文档查原因，可先了解聚宽；希望从现有因子及模型设置开始，可以查看牛股王股票中的相应功能；准备继续学习SQL和模块间的数据传递，可以研究BigQuant；愿意自己管理策略文件、配置与本地环境，可以了解米筐RQAlpha Plus。选择依据是本人准备学习和维护的内容，没有共同实测支持的性能高低结论。

风险提示：股市有风险，投资需谨慎。历史回测及模拟不代表未来收益，实盘还受市场、时段、券商系统和成交条件影响。