量化交易学习路线

量化交易学习路线

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1.

https://m.douban.com/note/862644716/

量化交易是一个涉及数学、统计、金融和编程等多学科知识的领域，对于想要进入这个领域的初学者来说，制定一个系统的学习路线非常重要。以下是一个详细的量化交易学习路径，涵盖了从基础理论到实战应用的各个方面。

1. 基础理论与预备知识

• 数学与统计：Coursera上的《数据科学基础：统计学》课程是一个很好的起点。
• 金融基础：耶鲁大学的《金融市场》公开课（Open Yale Courses）由Robert Shiller教授讲授，适合初学者。

2. 编程技能

• Python基础：通过Codecademy的Python课程快速入门，或《Automate the Boring Stuff with Python》这本书深入学习。
• 金融数据处理：DataCamp的《Python数据科学应用于金融》课程，涵盖了Pandas、NumPy及金融数据处理。

3. 量化交易平台与工具

• Quantopian：提供免费的Python回测平台和社区，学习资料丰富，适合新手上手实践。
• Backtrader：一个流行的Python量化交易平台，GitHub上有详细文档和示例代码，适合自定义策略开发。

4. 策略学习与实践

• 经典策略理解：QuantStart的网站和书籍提供了从基础到高级的量化交易策略介绍，适合逐步深入。
• 机器学习在量化中的应用：Coursera上的《机器学习》课程（吴恩达教授），结合《Python机器学习：基于Sklearn和TensorFlow》书籍，学习如何将机器学习应用于量化交易。

5. 高级主题与实战

• 高性能计算与大数据处理：利用PySpark处理大规模金融数据，参考O'Reilly的《Learning Spark》。
• 模拟交易与实战：Join QuantConnect或Alpaca的纸交易环境，实践你的策略。同时，阅读《算法交易：实战方法与案例》来深化理解。

6. 持续学习与交流

• 论坛与社区：Quantopian Forum、QuantStackExchange和Reddit的r/AlgorithmicTrading子版块，是交流策略和解决问题的好地方。
• 行业动态追踪：订阅《Quantitative Trading》、《Wilmott Magazine》等专业杂志，以及关注知名量化交易者的博客。

7. 法规与合规

• 在线课程：edX上的《金融法规基础》课程，帮助你理解基本的金融法规框架。
• 专业书籍：《金融监管法律实务》提供更深入的法规知识，特别是对于考虑成立基金或提供投资服务的人士。

每个阶段都应结合实际操作，不断实践和调整。同时，保持好奇心和持续学习的态度，是成为一名成功量化交易者的关键。