Python量化实战零基础入门到入魔

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术进行投资交易的方式。

对于从未接触过量化的人来说，想要了解量化到底是做什么的，关键掌握四部份的内容：Python基础知识、金融知识、技术指标、量化交易框架。

Python基础知识：掌握一门编程语言最快速的方法就是多写代码，在了解Python基础语法、数据类型、运算方法、流程控制以及函数设计的基础上多做练习。现在牛客网、leetcode等很多平台都提供在线练习的功能，这些平台可以帮助大家快速提升编程能力。

金融知识：在入门阶段所要掌握的金融知识并不算太难，我们要了解所投资标的市场的操作规则，以A股和美股为例：A股和美股在交易时间、最小交易单位、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等方面均有所不同，投资者只有掌握了投资标的市场等操作规则才能将其量化，并实现程序化交易。

技术指标：技术指标是通过图表，研究市场行为反应，以推测价格的变动趋势。常见的技术指标有很多，分类也不尽相同，初学者只要掌握一些比较常用的技术指标，明白其含义，如何计算以及如何使用即可。

量化交易框架：现在有很多线上平台提供量化策略编写功能，集成了很多方便的工具，开发者专注于策略的开发，使用十分便捷。如：big quant、优矿、米筐。当然，也有很多开源的量化交易框架，开发者可以根据自己的需求进行二次开发，比如vnpy、easyquant等框架。量化开发人员应该选择一个适合自己的工具来实现量化策略。

如果想要进一步掌握量化交易，我推荐你了解下网易云课堂免费推出的《3天量化交易实战营》，资深量化分析大牛带你在项目案例中实战学习，带你少走弯路，真正实现从0到1。

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10月19日&量化金融入门：

利用Python玩转A股投资(RSI指标篇)

场景和工具：Pandas工具分解RSI指标

流程处理：业务场景分析建模和可视化

学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯

实战项目：分析搭建沪深股市投资模型

10月20日&职场晋升必备：

学习数据可视化，快速制作炫酷报表

场景工具：利用贝叶斯算法掌握算法适用的场景

流程处理:  业务场景分析，数据归类和Python语句学习

学习成果：学会操作算法库，对数据进行高效分类

实战案例：利用健康指标预测分析糖尿病患病率

10月21日&量化金融进阶:

一节课教你用Python快速选择优质股票

场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成

流程处理:   交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化

分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯

实战项目：掌握根据金融原理和数据判定A股买卖指标原理

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