新手怎么入门量化

之前不少同学问我，新手怎么入门量化， 思考了很久，写下此文。该文针对不同的人群， 请对号入座。

趁着周末，我整理了三条量化入门路径，无论你是哪种背景，总有一条能让你轻松上路！

路径一：投资派老手——将你的“金手指”变成“印钞机”

适合人群： 长期使用通达信、同花顺等软件，已经形成了一套相对稳定、有效的赚钱策略，之前已经有公式能够替你稳定赚钱，但嫌手动麻烦，需要考虑自动化。

核心痛点： 策略很准，但手动下单总有延迟，容易受情绪干扰，无法24小时不间断监控多个品种。

解决方案：策略信号 + 自动化交易终端

这条路的核心思想是：你只负责生成交易信号，让程序负责精准执行。

你已经是你策略的“大脑”，现在只需要为它装上一个不知疲倦的“手脚”。这个“手脚”就是目前主流券商提供的量化交易终端，比如迅投QMT。

具体怎么操作？ 可以参考我之前写的文章

量化之通达信条件预警miniqmt自动下单例子

我让AI辅助编写了问财QMT自动交易系统

路径一的优势：

• 无缝衔接： 无需推翻你已有的、熟悉的交易体系。
• 快速见效： 将现有策略自动化，立竿见影地解决执行难题。
• 学习成本低： 只需了解如何让程序“听懂”你的信号，核心还是你的老本行。

路径二：策略探索者——站在巨人的肩膀上，轻松跟单

适合人群： 对量化交易感兴趣，但暂时没有形成自己稳定盈利的策略，希望先“上车”体验，边学边做的“小白”或“探索者”。

核心痛点： “我想做量化，但我不知道什么策略好。”

解决方案：跟单 + 自动化交易终端

这条路的逻辑非常简单直接：既然自己不会，那就跟着会的人做！ 市场上有很多优秀的量化策略分享平台和投资大V，我们可以利用他们的智慧。

跟单源在哪里？

1. 聚宽： 国内领先的量化社区，汇聚了大量的量化研究者和策略。聚宽上有许多实盘交易的策略作者，他们的交易记录和策略逻辑都是公开的。你可以选择那些历史业绩优秀、回撤可控的策略进行关注和跟单。
2. 雪球： 国内知名的投资社区，聚集了大量价值投资和技术分析的大V。很多大V会公开自己的“组合”，调仓操作一目了然。你可以选择信任的大V，复制他们的调仓动作。

如何实现跟单交易？ 可以参考我之前写的文章

如何把聚宽信号转换为QMT信号

如何利用easytrader实现雪球组合自动调仓

路径二的优势：

• 门槛极低： 无需自己研究策略，直接“抄作业”。
• 学习机会： 在跟单过程中，可以观察、分析大佬的持仓和操作逻辑，是极佳的学习材料。
• 分散风险： 可以同时跟多个不同风格的策略，分散单一策略失效的风险。

路径三：硬核学习者——从0到1，打造属于自己的交易“圣杯”

适合人群： 有一定编程基础（主要是Python），渴望深入理解量化交易本质，希望亲手设计、回测、并最终实现自己独创策略的“硬核玩家”或“研究者”。

核心痛点： “别人的策略终究是别人的，我要打造完全属于自己的、独一无二的盈利模型。”

解决方案：策略回测平台 + 自动化交易终端

这是最传统也是最扎实的量化路径，核心在于 “研究-回测-优化-实盘” 的完整闭环。

回测工具有哪些？

1. 聚宽：
   • 优点： 对新手极其友好。它是一个基于Web的平台，你不需要配置复杂的本地环境。聚宽提供了海量的、经过清洗的金融数据（股票、期货、基金等），封装好了简洁的API接口。你只需要用Python写下你的交易逻辑，点击“回测”，平台就能快速给出历史业绩、夏普比率、最大回撤等关键指标。非常适合快速验证想法和学习。
2. Backtrader：
   • 优点： 一个功能强大的Python开源量化框架。它完全免费，高度灵活和可定制，所有东西都在你自己的电脑上运行，数据、策略、执行完全由你掌控。
   • 缺点： 学习曲线较陡峭。你需要自己搭建Python环境，寻找和准备数据源，编写更多的“框架性”代码，对编程能力要求更高。

聚宽编写策略，可以看官方文档从0开始或借鉴高手已有的策略进行优化。

backtrader语法可以参考 miniqmt、backtrader 多资产回测演示例子

路径三的优势：

• 深度理解： 从数据到策略，每一个细节都由你掌控，能建立最深刻的认知。
• 无限可能： 可以实现任何天马行空的交易想法。
• 核心竞争力： 最终形成的策略是你真正的“护城河”，具有独特的价值。

最后，无论你选择哪条路，量化交易的核心都是用纪律和规则克服人性的贪婪与恐惧。

• 对于路径一的你： 立刻去研究如何将通达信的预警与QMT对接，这是你迈向自动化的第一步。
• 对于路径二的你： 去聚宽和雪球上逛逛，找到你欣赏的策略作者或大V，研究他们的历史，准备开始你的跟单之旅。
• 对于路径三的你： 自己动手，感受数据与代码碰撞的魅力。

至于AI量化机器学习找因子， 新手个人不是太推荐，至少大学期间学习过机器学习等，适合机构研究员或个人高阶技术程序员， 不然会感觉看天书。 明白自己的能力边界，做能力范围内的事情。

选择适合自己走的路