新的一年想把量化这件事系统做起来，最怕东一榔头西一棒子：今天看教程装软件，明天听说另一个平台又去注册，一个月下来什么也没跑通。给一条能落地的路线。

第一段，先把账户和权限搞清楚。确认风险测评在有效期内，了解所在券商提供哪些量化终端、各自准入条件是什么。这一段不需要写代码，只需要把信息问全。

第二段，选一个平台深入。新手不建议同时学两个，接口命名和运行方式都有差异，同时上手容易互相干扰。选一个文档完整、示例多的，先把官方示例跑通。

第三段，补 Python 基础。够用的范围其实很小：变量与数据类型、循环与条件、函数定义、列表与字典的常用操作、异常处理。这些一周能过一遍，剩下的在写策略时边用边补。不用去啃算法书，也不用先把面向对象学透，能读懂示例代码、能改出一行自己的逻辑，就足以开始。

第四段，从回测到仿真。先写一个最简单的规则策略，在历史数据上跑通，看结果是否符合预期；再切到仿真环境跑几天，观察信号是否按时触发、委托是否正常回流。仿真阶段暴露的问题往往比回测多，比如行情缺失、下单被拒、参数单位不一致，这些都不是逻辑错，而是环境细节没对上。

第五段，小仓位实盘。这一步的重点不是赚钱，是验证执行链路：网络、下单、成交回报、持仓同步。仓位小到亏了不影响心态，才看得清问题出在哪。

配套还要做两件事，一是建一份交易日志，每笔委托记录时间、标的、数量、价格和触发原因，出问题时靠它定位，而不是靠回忆；二是每周固定复盘一次，看策略信号和实际执行差在哪，是代码逻辑的问题还是环境的问题，这两类问题的修法完全不同。判断标准：能独立完成一次从写策略到仿真验证的闭环，并且能说清每个环节在做什么，这一年的起步就算完成了；不同券商要求不同，开通环节以客户经理的答复为准。

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