【方法&资源】一种学习量化投资的路径

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编者按：量化金融是AI应用非常经典的场景，得益于金融行业本身良好的数据基础。量化投资既是金融行业的主流方向，也可以作为个人兴趣。如何入门呢？我不认为一开始沉浸在各种书籍课程中是好的方式，效率很低，在动手尝试中学习的效率才是比较高的，遇到问题按图索骥。今天给大家推荐一些相关资源，也希望大家留言说一说自己有什么好东西共同分享。

声明：这个没有任何广告费，纯粹是个人觉得还可以，推荐给大家。

平台方面，为什么先说平台，因为我始终觉得动手比学习更重要，有个基本的入门就要通过动手尝试探索，主动思考来学习，才能迅速变成真正属于自己的知识。我目前入门在用聚宽（JointQuant）量化交易平台，在其主页上既有量化策略测试所需要的交易数据和策略编写、测试环境，也有一个比较完整的量化课堂。推荐的学习路径：先刷一下新手入门基础知识；再根据自己的业务方向*探索，比如做股票、期货等各不相同，目前实盘交易中主要有股票和期货两种。

当然基本各种量化交易平台都是这个套路，我还没有详细对比过，因为是入门学习，觉得基本够用了，就现在这里练练手。后续需要专业使用的话会做一下分析比较，再分享给大家。

学习方面，聚宽主要有量化课堂和社区两个板块，新手入门主要在量化课堂板块，包括了新手入门、Python编程、策略与应用、数学课堂、金融、经济与市场。这里主要都是必要的基础知识，比如常见的操作规程、Python必要的函数参数设置、常见的基础策略等等。进阶知识根据自己的需要搜索学习。另外，研报也是非常好的资源，其中很多针对性的分析可以学习到主流的指标、量化模型等。

进阶课程方面，还推荐网易云课堂、AI研习社等社区，课程更加齐全完善，不过还是那句话，不要陷入知识的海洋，边干边学效率才高。

社区方面，更推荐雪球社区，更新频繁，潜龙卧虎，各种讨论分享很多。聚宽的更新并不频繁。

数据方面，当然是wind比较权威，但是需要付费，个人认为新手并不需要。进阶专业投资者之后一般都需要更新及时、资讯全面的数据库支撑。

今天先说到这里，纸上得来终觉浅，须知此事要躬行！要做问题的“屠夫”，而不仅是技术的“刀匠”！

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