学习量化交易是一个系统性的过程，涉及金融知识、编程技能和数据分析能力的综合运用。以下是入门到进阶的学习步骤指南，希望能帮助我们高效地掌握量化交易技能：
1. 基础理论学习
•金融市场基础：理解股票、债券、期货、期权等金融产品的基本概念，熟悉市场运作机制。
•经济学与金融学：学习宏观经济学、微观经济学、金融理论等，构建金融市场的宏观视角。
•统计学与概率论：这是量化交易的数学基础，掌握基本的统计方法和概率分布知识。
2. 编程技能培养
•选择编程语言：Python是最常用的量化交易编程语言，因其丰富的库（如pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn等）和易学性。
•学习编程基础：掌握变量、数据类型、循环、条件判断、函数、类和对象等基本编程概念。
•量化库与工具：学习使用量化交易相关的库，如pandas进行数据处理，numpy进行数值计算，以及backtrader、zipline等回测框架。
3. 数据获取与处理
•数据源识别：了解如何从Yahoo Finance、Quandl、Wind等公开或付费渠道获取金融数据。
•数据清洗与分析：利用所学编程技能清洗数据，去除异常值，处理缺失数据，进行基本的数据探索与可视化。
4. 量化策略开发
•基础策略学习：了解并实践简单的量化策略，如均线交叉、动量策略、反转策略等。•策略优化：学习如何通过参数调优、策略组合等方式提升策略表现。•风险管理：掌握资金管理原则，如仓位控制、止损止盈设定，以及风险指标（如最大回撤、夏普比率）的计算。
5. 回测与实盘交易
•回测平台：在选定的回测框架中实施策略回测，分析策略的历史表现。
•模拟交易：在无风险环境下模拟交易，验证策略的实战效果。
•实盘部署：了解交易平台接口（API），如Interactive Brokers、雪球等，逐步将策略接入实盘交易。
6. 持续学习与进阶
•跟踪最新研究：关注量化交易领域的最新论文、博客、论坛讨论。
•参与社群交流：加入量化交易社群，与其他交易者交流心得，分享经验。
•持续优化与创新：根据市场变化和策略表现不断调整和优化，甚至开发新颖的交易策略。
记住，量化交易的学习是一个循序渐进的过程，实践与理论相结合至关重要。随着技术与市场的不断发展，持续学习和适应变化是成功的不二法则。
感觉又要重拾这个行业了！从0开始，学习！