&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b6c30f49f131f9ead81df372f4f40bc8_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b6c30f49f131f9ead81df372f4f40bc8_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&p&如果您看过电影《决胜21点》，一定对“我们不是在赌博，我是在计算”这句台词印象深刻——MIT的天才学生Ben通过一种极具数学与统计意义的“计牌策略”在赌桌上豪赚300万美元，也许您会说这只是电影中的情节，但，它确实是一个真实的故事！&/p&&p&量化投资就是基于数学和统计学，从海量数据中去捕捉和挖掘可能对投资产生影响的因子，通过模型演绎、模拟及检验，最后固化成投资模型，并依靠模型参数进行交易的一种投资方式。&/p&&p&说起量化投资，目前大多是的投资者会觉得比较陌生，这是一个比较新鲜的名词，再国内的化只是在金融行业接触的比较多，然而在国外已经经历了很长一段事件的发展，较为成熟。&/p&&p&量化投资就是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计为投资者针对以后的行情走向进行判断，然后对影响市场涨跌的诸多因素进行归纳，建立出一个模型，把这个模型拿到当下行情中进行检测，如果这个模型能相对准确的跟踪当天的走势，确保为投资者带去优良的收益，那么这个模型就值得投资者使用。相对于传统投资方式来说，量化投资具有以下四个方面的特点。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&1、快速高效&/b&&/p&&p&量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，并通过对模型不断优化、不断改进实现对市场交易机会的准确跟踪，提升交易胜利和盈利率。&/p&&p&&b&2、客观理性&/b&&/p&&p&量化投资具有完整的评价体系。模型建立后，通过对历史数据进行回测检验，确定模型在各个行情阶段均能有效运行，实现盈利；同时将模型加载至其他交易品种进行测试，确保模型通用性较强。当以上条件均符合时，才能称策略有效。&/p&&p&&b&3、准确及时 &/b&&/p&&p&当市场容量极大时，人工交易很难实现全市场跟踪监测。而量化投资借助于计算机强大的计算功能，准确及时的进行全市场扫描，及时跟踪发现并准备评价交易机会，克服主观情绪的偏差。&/p&&p&&b&4、风险与收益对等&/b&&/p&&p&针对模型具有详细的评价体系，可以通过对历史数据的测试得到模型在未来市场中大致的风险收益比；同时也可以通过对于模型的不断优化，提高模型的胜率和收益率。&/p&&p&正是因为各个环节都要有不同的方法和量化模型来保证操作的可靠性，也几乎覆盖了整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等，对操作人员的要求也是比较高的。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-0c60853cce35554d9ecaec6ed3fefe81_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&249& class=&content_image& width=&400&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&那么究其根本，量化投资相较于普通定性投资有何区别与优势呢？&/b&&/p&&p&&b&1、量化投资与定性投资的区别与联系&/b&&/p&&p&简单来说，量化投资与定性投资之间的关系比较类似于中医和西医的关系。量化投资与定性投资最鲜明的区别就是模型的应用，这就类似于医学上对仪器的应用。中医主要通过望、闻、问、切等医疗手段，很大程度上借助中医长期积累的经验进行诊断，定性的程度大一些。而西医则不同，西医主要借助于现代仪器，首要病人去拍片子、打B超、化验等，这些都要依托于医学仪器进行检验，对于各项检查结果有详细的数据评价标准，最后判断症结所在，进而对症下药。&/p&&p&定性投资和量化投资的具体做法也有差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。&/p&&p&由于人的大脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对于经验丰富的定性投资者来说是具有优势的，他可以从各个维度综合深入分析这100家公司的质地、业绩、成长性与技术形态。但在一个及其庞大的资本市场（目前沪深A股共有2780只股票，市场体量非常庞大），甚至如果市场规模继续扩大，当有成千上万只股票的时候，强大的量化投资的信息处理能力就能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、量化投资的优势&/b&&/p&&p&在有效市场尤其是强有效市场，由于上市公司所有的信息均是公开、透明且准确的，因此任何方法均无法战胜市场，只能被动跟踪指数。在非有效或者弱有效市场上则能通过非公开信息来获得超额收益。非公开信息不仅仅是指内幕消息、私人信息等，很多的公开信息的背后还是能够挖掘出非公开的信息。&/p&&p&明星经理很像中国的中医大师，这个人一帮病人把脉就知道这个人的病怎么样，诊断结果判断很准确、治疗效果都很好。但是为什么一把脉就知道是患有肝炎、肾病或者胰脏有问题，却难以阐述清楚。&/p&&p&这就像平常所说的盘感，盘感是定性投资一个优势，但是却很难说清楚。大师要带徒弟的话，一般来说，徒弟一代不如一代，因为徒弟只是从师傅那里心领神会，知其然而不知其所以然。所以，当摊投资团队里有一个大师存在就会很棒，他可以让收益率曲线平稳上扬，同时也能将回撤控制在一个很小的幅度内，但是不能传承下去。这个大师如果那天不行了，其他人很难去维持或者超越，甚至可能业绩下滑非常严重，很多人把投资完全看成是一种艺术，这是中医的做法。&/p&&p&但量化投资有一个特定的提法，叫做科学的投资方法，量化投资如同一门科学，当一个投资模型被开发出来，初期效果可能一般，随着不断优化。当你从实验室做出一个药品的时候，这个药品能治某种病，比如刚刚做出青霉素的时候，青霉素的纯度很低，效果也不是那么好，但是你知道它的分子结构是怎么回事，这个发明青霉素的人过一段时间不在这里了，但是它有一个研究团队，这个研究团队对青霉素的药理很清楚，它就会延着他的思路，把分子结构列进行不断优化改进，去克服前面的青霉素不能治的病。&/p&&p&所以，你会发现用量化投资就像造一个机器，造这个机器的团队可能每个人都不是明星，但是每个人都能够把这个机器在某个层面上做一定的改进，把某个螺丝做得更精密一些，或者针对某个设计再改进一些。团队中并非不需要明星，更准确地说，它不依赖于明星，它需要有经验的人在这个团队里，同时能够不断进行吸纳新的参与者。每个参与者都带来新的思想，不断的改进这个机器。最后这个机器变得非常的强大。这是它作为一种科学的投资方法最本质的东西，它的第一代模型可能并不是太好，但是它的第二代模型、第三代模型持续的改进下去，最后会做得非常好。这就是量化投资的一个决定性的优势。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3 量化投资需具备的技能&/b&&/p&&p&首先，学习编程是很重要的、重要的、要的、的。。。国内开发和引入了不少程序化交易平台，程序化实现交易策略算是大部分菜鸟入门的必经之路。但除非在机构里购买了使用权进行二次开发，不然那些平台实现的策略很有限。所以一般量化分析师都会会用到Matlab，Python，R，C++，C#，Java，零售的成熟平台有Apama，RTS等。&/p&&p&其次，要熟悉很多交易软件，获取数据。数据可以从Wind，Bloomberg甚至国泰安下载，也可以从一些国内零售平台弄，前两者质量高，但同样要注意数据清洗。&/p&&p&再次，去接触一些量化交易平台，像国内TB，MC，金字塔等都可以实现回测和参数寻优，回测函数不需要自己编写，而且可以参考的绩效指标比你想象的还要多。当然以上方法也是对菜鸟方便，还是踏踏实实学个Matlab，Python或者R吧，C一族和Java编程你也可以去学。回测函数你可以上论坛找，也可以根据自己需求自己编写。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&i&下一个文章，小编会给大家介绍一些具体的量化策略和操作，不要太期待哦~~&/i&&/b&&/p&&p&&/p&&p&&/p&
如果您看过电影《决胜21点》，一定对“我们不是在赌博，我是在计算”这句台词印象深刻——MIT的天才学生Ben通过一种极具数学与统计意义的“计牌策略”在赌桌上豪赚300万美元，也许您会说这只是电影中的情节，但，它确实是一个真实的故事！量化投资就是基于…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-bcacdefeaac21bc6e560_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-bcacdefeaac21bc6e560_r.jpg&&&/figure&&p&&b&金融工程——两个需要不同高阶量化技术的独立分支&/b&&/p&&p&Q Quant：对衍生品定价，其目标是“推断现在
（extrapolate the present）”&/p&&p&P Quant：对风险和组合进行量化管理，其核心是“对未来建模（model the future）”。&/p&&ul&&li&&b&Q Quant——衍生品定价&/b&&/li&&/ul&&p&衍生品定价的目标：确定一个给定证券的公允价值，就如同那些流动性充足的证券，其价格是由供求关系决定的一样。典型的例子包括，奇异期权（exoticoptions）、抵押贷款证券（mortgage backedsecurities, MBS）、可转债、结构化产品，等等。&/p&&p&衍生品定价为的是获得某个证券当下的市场价值，也是卖方的主要工作。&/p&&p&&b&&i&Q Quant——衍生品定价的历史&/i&&/b&&/p&&p&Bachelier：1900年提出，布朗运动，应用于期权的定价。&/p&&p&Merton（1969）以及Black和Scholes（1973）：几何布朗运动，引入期权定价。&/p&&p&Harrison和Pliska：1981年提出，资产定价的基础理论。&/p&&p&他们认为，如果证券当前的价格P0是无套利空间的，也就是真正完全公允的，当且仅当描述该证券价格未来变化的随机过程Pt的数学期望等于P0。即，P0=E{Pt}，t≥0。满足上式的过程称为“鞅”。&/p&&p&鞅并不对风险给予回报。因此，证券价格所服从的随机过程的概率测度被称为是“风险中性”的，通常用字母Q表示，这也是“Q Quant”这一名称的由来。&/p&&p&此外，由于上式对任意时刻t都成立，所以用于衍生品定价的随机过程自然也都是建立在连续时间的框架之上的。&/p&&p&&b&&i&Q Quant面临的挑战：&/i&&/b&&/p&&p&
校准（calibration）是Q Quant所面临的一个主要挑战。因为，一旦一个连续时间的随机过程模型被校准后用于一系列已经流通的证券，那么它也应当被用于对类似的新上市衍生品进行定价。
&/p&&p&&b&&i&Q Quant主要量化工具：&/i&&/b&&/p&&ul&&li&
随机微积分&/li&&li&
偏微分方程&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-648bde0a8cd0d_b.png& data-rawwidth=&365& data-rawheight=&254& class=&content_image& width=&365&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&ul&&li&&b&P Quant——风险与组合管理&/b&&/li&&/ul&&p&P Quant风险与组合管理定位于在某一给定的投资范围内，对市场价格建立概率分布模型。&/p&&p&买方的主要工作：基于真实的分布，决定证券的仓位以改善组合的收益-风险特征。&/p&&p&&b&&i&P Quant——风险与组合管理的历史&/i&&/b&&/p&&p&Markowitz（1952）：均值-方差体系。&/p&&p&Treynor（1962）、Mossin（1966）、Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Ross（1976）：资本资产定价模型（CAPM）和套利定价模型（APT）。&/p&&p&它们都假设概率分布P是已知的。但在实际操作中，P必须从可获得的市场信息中估计得到。而信息的一个主要来源便是历史价格的变化以及其他一些金融变量，这些都是在离散的时间点上采集并记录的。&/p&&p&&b&&i&P Quant面临的挑战：&/i&&/b&&/p&&p&
估计（estimation）是P Quant所面临的主要挑战。&/p&&p&&b&&i&P Quant主要技术：&/i&&/b&&/p&&ul&&li&
高阶的多元统计&/li&&li&
计量经济的技术&/li&&/ul&&p&
值得注意的是，在风险和组合管理中，估计市场上所有证券的联合分布函数非常重要，每个证券不可能像在QQuant中那样被单独考虑。因此，降维技术，如，线性因子模型，在PQuant中扮演着核心角色。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-fac51d6ded81252_b.png& data-rawwidth=&365& data-rawheight=&254& class=&content_image& width=&365&&&/figure&&ul&&li&&b&“P”与“Q”的共性&/b&&/li&&/ul&&p&&b&1风险溢价&/b&&/p&&p&
从数学意义上来说，风险中性测度Q和真实概率测度P只是对同一个金融变量的同一个可能的结果赋予了不同的权重。从一种概率权重到另一个的转移就是所谓的风险溢价，而反过来说，也正是人们对风险溢价的认知在原则上允许了这两种测度的转换。但遗憾的是，正确估计风险溢价至今仍然是一个极具挑战性的工作。&/p&&p&&b&2 随机过程&/b&&/p&&p&
随机过程不论在P Quant还是Q Quant中，都是量化模型的支柱。虽然Q Quant关注的是连续时间的风险中性过程，而P Quant以离散时间的过程为主，但相同的数学模型在这两个领域都有广泛的应用，只不过假设条件和名称可能有所区别。下表总结了这些随机过程的主要特征。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-d82e3fc6bf2c9fbbde68_b.png& data-rawwidth=&654& data-rawheight=&129& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&654& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-d82e3fc6bf2c9fbbde68_r.png&&&/figure&&p&（1）基础假设：&/p&&p&最基本的离散时间随机过程是随机游走，它是一系列独立同分布的随机变量在时间上的和。&/p&&p&随机游走是风险和组合管理中，对利率和股票的对数价格建模的基准假设。&/p&&p&在连续时间的情况下，随机游走变成了Levy过程。布朗运动是最著名的一类Levy过程，也是期权定价的基础。类似地，泊松过程作为另外一类最简单的Levy过程，广泛地应用于信用产品的定价中。&/p&&p&（2）自相关性。当金融序列不是一系列独立变量的和时，就会存在自相关。&/p&&p&在离散时间的情形中，标准的建模工具是自回归移动平均模型（auto-regressive-moving-average，ARMA），它深受买方计量经济学家的推崇和喜爱。而ARMA过程的连续时间形式就是Ornstein-Uhlenbeck及其相关的过程。其中，由Vasicek（1977）以及Cox、Ingersoll和Ross（1985）命名的两类特殊的Ornstein-Uhlenbeck过程，是卖方债券定价业务的核心工具。&/p&&p&（3）波动率的聚集性：高波动或低波动倾向于聚集在一起出现。&/p&&p&在离散时间的情形中，买方的P Quant金融工程师用GARCH及其变型捕捉这一特征。&/p&&p&而在卖方的Q Quant业务中，对波动率的聚集性建模的最主要方法则是随机波动率模型。&/p&&p&&b&3数值方法&/b&&/p&&p&上述讨论的这些理论上的随机过程在实际应用中都必须通过数据形式呈现出来，而实现这一目标的两类最流行的数值方法就是“分类树（trees）”和蒙特卡洛模拟。&/p&&p&“分类树”本质上是一个可能的结果不断膨胀的随机过程。今天的状态将导致明天多种可能的结果，其中的每一种又会引发后天的多种可能，并以此类推。由此可见，使用“分类树”方法，结果的数量会随着时间的推移而增长。&/p&&p&对蒙特卡洛模拟而言，每一个随机过程可能产生的结果的数量，也称为路径，在模拟过程中是保持不变的。&/p&&p&计算效率更加低下的分类树：面临重要决策时使用&/p&&p&蒙特卡洛模拟：需要获得随机过程分布的时候应用&/p&&p&因此，在P Quant——风险与组合管理中，分类树被用来设计动态策略，而蒙特卡洛模拟则被用作管理风险，例如计算在险价值（VaR）。&/p&&p&在Q Quant——衍生品定价中，分类树可被用来对美式期权定价，因为它可以在到期日之前行权。而蒙特卡洛模拟常被用来对亚式期权定价，因为该类型期权的行权价为到期日前某一特定时间段内标的资产的平均价格。&/p&&p&&b&4 对冲&/b&&/p&&p&对冲是P Quant和Q Quant直接交叉的又一个典型案例。&/p&&p&对冲的目：保护某一给定头寸的收益免受一系列风险因子的影响。因此，对冲是一个P Quant的概念。&/p&&p&但是，为了确定买入或卖出对冲工具的数量，投资者必须计算给定头寸和对冲工具对风险因子的敏感性。&/p&&p&而这些敏感性就是众所周知的“希腊字母（Greeks）”。最基础的“希腊字母”就是写在给定证券上的期权的“delta”，它也是期权对标的证券的敏感性。期权的delta告诉投资者需要卖空多少标的以保护所写的期权价值免受标的波动的影响。&/p&&p&希腊字母是从Q Quant的定价模型中计算得到的，随后在P Quant中被用来进行对冲。有趣的是，Q Quant中的定价模型同样也可以基于P Quant中对冲的概念来获得。&/p&&p&&b&5 统计套利&/b&&/p&&p&在统计套利的领域，Q Quant也已渗透到了P Quant之中。两者相互交叉应用的具体步骤如下。&/p&&p&首先，Q Quant中的模型被用来寻找当前证券价格中的定价误差。其次，被错误定价的证券价格最终会收敛于Q Quant模型的预测值（见下图）。&/p&&p&因此，P Quant中的预期收益，或者称为“alpha”，就可以通过比较当前的错误定价和Q模型的预测价格来确定。&/p&&p&最后，如果alpha是正的，则建立多头头寸，即买入定价错误的证券；反之，则建立空头头寸，即卖空定价错误的证券。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-a44bcc143f149d382bbccc_b.png& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&224& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-a44bcc143f149d382bbccc_r.png&&&/figure&&p&&/p&&p&&/p&&p&&/p&
金融工程——两个需要不同高阶量化技术的独立分支Q Quant：对衍生品定价，其目标是“推断现在 （extrapolate the present）”P Quant：对风险和组合进行量化管理，其核心是“对未来建模（model the future）”。Q Quant——衍生品定价衍生品定价的目标：确…
&p&谢谢 &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/2eef9eafa9dff9fde3454b2& data-hash=&2eef9eafa9dff9fde3454b2& data-hovercard=&p$b$2eef9eafa9dff9fde3454b2&&@Adam Fish Li&/a& 邀请&/p&&p&因为我之前做过量化投资板块的版主，自己也有量化讨论Q群，在群里做过几次直播，所以算是经常接触量化初学者，这里讲一下我总结的比较适合大家的入门经验。（修改了几年前的文章作为回答，原文发布于：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.pinggu.org/thread--1.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&bbs.pinggu.org/thread-3&/span&&span class=&invisible&&-1.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&）&/p&&h2&# 第一步，好奇心&/h2&&p&不要为了学而去学一门编程语言，或者任何工具。而是要心里首先有一个问题，抱着解决问题的心态，去了解并学习一个东西。&/p&&p&驱动你去学习量化投资的，应该是你的好奇心。你认为你有一个炒股独家的窍门、你认为你发现了某个规律，你非常好奇的想用历史数据去验证你的想法。&/p&&p&我在大二的时候接触量化投资，就是因为我的好奇心。当时我看到一些技术分析书推荐KDJ这个技术指标，说KDJ低位金叉之后股票会涨，是个很好的买入信号，并且会配一些图，证明这个指标的有效性。&/p&&p&我当时就很好奇，书上说的是不是真的？这几个配图是刻意挑选的还是有代表性的？是不是可以写个程序找出历史上所有的kdj金叉，看看之后涨的概率有多大?（kdj到底是否有效，可以看我这篇文章：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.pinggu.org/thread--1.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&bbs.pinggu.org/thread-3&/span&&span class=&invisible&&-1.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&）&/p&&p&这就是引领我入门的最初的好奇心。当时我不会编程，所以一开始用excel来试着验证，发现KDJ从大概率上来讲是不行的。好奇心继续升级：我调整一下KDJ默认的参数，效果会不会好一点？再配合一下其他的指标，效果会不会好一点？再加上点财务数据，效果会不会好一点？...&/p&&p&慢慢的想测试的想法越来越多，excel渐渐的不够用，这时候才开始学习编程。我学习编程的目的性很强，就是解决我眼前的问题。对于解决我问题没有帮助的，我就先不学。一开始用的是SAS，自己找书看，发帖子问。后来觉得SAS太重，不灵活，慢慢的迁移到python。&/p&&p&我是金融专业的，但是学校并不教量化和编程，一切都是自己学。可想若没有好奇心一直引导我去探索，这么长的一段时间是坚持不下来的。 &/p&&p&&b&初学者可以先看下这篇文章：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s/yOuCVqeEPw11Y1xmqxKL0Q& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&10年翻400倍的策略&/a&，里面分享了一个虽然简单但有效的策略，10年可以翻400倍，有视频介绍，看看是否可以激发起你的学习兴趣。&/p&&h2&# 第二步：使用python入门量化投资&/h2&&p&我推荐刚入门的量化投资研究者使用python。主要理由如下：&/p&&p&&b&1. 适用性：&/b&&/p&&p&python有众多的各类第三方库，例如pandas、talib等，非常适合用来处理金融数据。&/p&&p&&b&2. 简单：&/b&&/p&&p&相比于c，c#等语言，python容易太多了。让你可以更快，更方便的对自己的想法进行测试。life is short, use python。&/p&&p&&b&3. 全能：&/b&&/p&&p&matlab是另外一个金融分析领域的统治级语言，以上讲的两点适用性、简单性matlab都是具备的。而python相比于matlab的一大优势，那就是全能。&/p&&p&matlab基本只能用于数据分析。但是python除了拥有不亚于matlab的矩阵计算、科学计算能力之外，其他几乎任何事情都可以做。比如数据的清理、整理，比如策略的编写，比如从网页上抓取数据，比如进行文本信息的挖掘，比如机器学习（google、Facebook等开源的深度学习框架，全都是python），比如量化实战的生产运维，比如做一个网站......&/p&&p&现在学习一门语言，将来在任何地方都能用到，这是性价比非常高的事情。&/p&&h2&# 第三步：如何入门python&/h2&&p&如果你有其他语言的编写经验（比如上过一个学期的编程课），有一定的编程基础。以下三步可以让你入门Python：&/p&&p&1. 随便找一本pyhton入门书。这些教程网上有很多很多，随便搜索一下就是。我推荐一本《python基础教程（第二版）》，这本书先看前五章就行，电子版地址：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//pan.baidu.com/s/1kVaBbT1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&pan.baidu.com/s/1kVaBbT&/span&&span class=&invisible&&1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&2. 挑一本Python入门书，不要花超过半天的时间，快速翻阅这本书。这个步骤不求记住什么东西，只要大概的知道这本书讲了什么，什么知识在这本书的哪一章写了就行，以便将来查阅。&/p&&p&3. 结合自己的好奇心，给自己寻找一个问题，简单的复杂的都可以，找一点金融数据(推荐初学者使用预测者网&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//yucezhe.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&yucezhe.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&的数据，整理的很好)，直接开始实战。遇到问题，第一步是去翻书，第二步是去google(求你别去百度)，第三步是论坛发帖求助，也可以加我微信xbx_laoshi问我。若你实在没有什么思路或者问题，可以加我微信，我这有大量的思路需要去实证。&/p&&p&如果你没有任何编程的基础，那么想要入门Python，也是以上三个步骤。但是第2步，就不是仅仅花半天的时间浏览书了，而是要细细的看书。对着书上的例子，实际的操作下，快的话我估计大概花一个星期的业余时间也就够了吧。&/p&&h2&# 第四步：如何入门pandas&/h2&&p&用python做量化投资，一定会用到pandas。pandas是Python的一个第三方库，简直是金融数据分析的神器，当初第一次用它的时候让我泪流满面。了解pandas最好的途径就是他的官方文档。当然也可以看我之前写的《量化小讲堂》系列文章：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.pinggu.org/thread--1.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&bbs.pinggu.org/thread-3&/span&&span class=&invisible&&-1.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&
邀请因为我之前做过量化投资板块的版主，自己也有量化讨论Q群，在群里做过几次直播，所以算是经常接触量化初学者，这里讲一下我总结的比较适合大家的入门经验。（修改了几年前的文章作为回答，原文发布于：）# 第一…
没有被邀请，但是依旧逼格满满地说，这个问题简直就是为我准备的。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/8e6f8f8e99f9e8feab974_b.png& data-rawwidth=&346& data-rawheight=&246& class=&content_image& width=&346&&&/figure&&br&&br&&b&第一部分：吐槽+吹牛&/b&&br&（特此说明，本文不针对quant投资的大神）&br&本人工科本科，毕业后做战略管理咨询，其后做过股票交易员以及VC/PE投资。所呆的机构基本都是行业内的顶尖公司，而个人表现基本都是明星级员工。&br&&br&说到此处，我已经感觉到无数飞过来的臭鸡蛋的风声，都来自于各位professional service的人士。下图是我被臭鸡蛋砸中的样子，只是我的颜值略逊于她。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/8c419bd6c409e1f2fab8_b.png& data-rawwidth=&319& data-rawheight=&220& class=&content_image& width=&319&&&/figure&&br&但是，我说的是真话。原因不是我业务好，而是我工具用得好、程序写得好。简单一句话总结：我是做咨询/投资里面最会写程序的，也是写程序里面最懂咨询/投资的。以下为一些亮瞎合金眼的案例：&br&&ul&&li&在咨询的日常工作中，写过一套基于VBA优化及生成PPT和连通Powerpoint-Excel-Word数据的软件，离职读MBA前被Global IT买走，因为公司给了我MBA的学费及生活费，免费给了，在公司广为流传&/li&&li&在某咨询项目中，写过一套帮助某国际消费品牌基于内部海量数据来规划渠道商和代理商布局的软件，将以前需要一个sales team一整天才能完成的工作缩到一个人一小时内完成，并作为重要成果在整个亚洲推广&/li&&li&在某咨询项目中，写过一套工具，实现将Excel中每天都在更新的甘特图及流程图按规定格式同步到给客户的高标准高逼格PPT中。因为这是一个新品牌车系的上市项目，流程图极其复杂，每次更新都要耗费行政助理团队整个通宵的时间，还不能保证完全正确。这套工具，解放助理不用stand-by，按时按点回家洗洗睡睡。&/li&&li&在基金的日常工作中，写过一套VBA工具并结合Bloomberg接口，每日抓取目标公司的各类信息并发送日报，将一个专职助理半天的工作基本缩减到零&/li&&li&在咨询/基金的日常工作中，做过无数的Financial Model，面对老板及客户的各种花式虐狗需求，根据假设算出结论或者根据结论算出假设，程序自动完成；而且Financial Model的复用性极高，而且财务三张表自动配平。（说起根据结论算出假设，这个听起来不靠谱的需求，做过这一行的同学，一定会懂啥叫用户需求）&/li&&li&将咨询这种累死累活的工作，做成了朝九晚五，按我们以前老板的话说：我是在用coding做consulting。日常工作中，几个实习生或者数据分析员要花一整天才能整理好的数据，被我花半小时完成的Python或者VBA秒杀，这种案例就不多说了&br&&/li&&/ul&&br&如果没有上面的工具，所有从业人员的表情都是下面这样的。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/fa1a114369cfcaea1f185ac60a78c151_b.png& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic2.zhimg.com/fa1a114369cfcaea1f185ac60a78c151_r.png&&&/figure&&br&特别是遇到作的老板或者客户，从早做到晚，做到死也做不完呀。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/6cf837c2c8ffc00e87bc948bef48e75d_b.png& data-rawwidth=&808& data-rawheight=&634& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&808& data-original=&https://pic2.zhimg.com/6cf837c2c8ffc00e87bc948bef48e75d_r.png&&&/figure&&br&&br&有了这些数据大法，表情就是下面这样的了。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/cef474e0f5d3fb452a02_b.png& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&749& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic3.zhimg.com/cef474e0f5d3fb452a02_r.png&&&/figure&&br&说到这里，我再次感觉到无数飞过来的臭鸡蛋的风声，都来自于各位编程大牛。我看到的情景如下图，扔鸡蛋的人更多了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/6a9b28be85b56d1045cc8_b.png& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&301& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&br&因为这些程序实在没啥难度呀，又不是函数编程，又不是Deep Learning。但这却是骨感的现实，只能说明两个事实：&br&&ul&&li&Professional service对技术的应用简直low爆了，或者说在数据处理方面基本没有，仅限于Office系列。亲眼所见一个知名对冲基金的研究员，一页一页得手工翻看搜房的网站，并用Ctrl C+Ctrl V记录搜房所有自有经纪人的信息到Excel，并统计他们当前的成交量。然后每周做一次，查看每个经纪人的成交量增量。通过这样的数据分析来判断搜房转型到自由经纪人业务之后，模式是否成功。因为工作量实在巨大，后来只好请了一票实习生来做。&/li&&li&跨界就是优势，懂业务懂技术，就是能做出改变。世界越来越平、技术越来越开源，越来越多的公司或者模式并不是单纯靠技术优势，而是靠对用户需求对业务的了解以及迅速满足需求。&/li&&/ul&&br&&br&&b&第二部分：数据的三大法宝&/b&&br&如同自己约的炮含泪也要打完，吹这么多牛，一定要给出干货来填坑。现在祭出三大法宝：Excel、VBA以及爬虫。要想把数据做好，不仅仅是要找到数据，还要把数据清洗好和分析好。所以我不仅仅给出找数据的法宝，而是给了一套。&br&&br&&b&Excel&/b&是迄今为止最简单最便捷得处理数据的方式，下至四则运算，上至各类统计分析、矩阵运算及线性规划都可以搞定，所以一定要熟练掌握。网上资料很多，在此就不赘述了。但是Excel深不可测，基本没有天花板，千万不要以为会了VLookup及一些快捷键就可以耀武扬威了。至少需要把矩阵乘法、向量乘法、Offset/ Cells/ Row/ Range等函数用到极致，这样大多数Financial Model会做得非常灵活，而且各种数据查询及匹配工作会达到部分SQL的处理水平。&br&&br&&b&VBA&/b&会让Office的能力提升一个档次，除了完成函数不能完成的一些任务，最有价值的是能够在Office的各套软件之间实现信息同步。之上提到的许多软件都是基于VBA完成的，最重要的没有版权问题。不过学习办法也不难，参见&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&Excel VBA 如何快速学习？ - 何明科的回答&/a&，至于高阶技能参考&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&粉丝回馈：程序让你更性感 - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&。&br&&br&&b&爬虫&/b&我需要细说一下和重点说一下。因为这是解决题主多次提到的数据找不到的问题。&br&所谓爬虫当然不是下图的虫子。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/74c2e7b72f4b49530edd9ab1bf3c002e_b.png& data-rawwidth=&156& data-rawheight=&122& class=&content_image& width=&156&&&/figure&&br&而是这样的虫子，其实就是一套自动读取网页和解析网页的程序而已。用python或者Go等程序语言写出爬虫程序来自动抓取网络数据，利用正则表达式等技术手段将脏数据清洗并结构化放入到数据库或者Excel，然后作分析以及长期监控。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/51a64d71f78184eeb1421_b.png& data-rawwidth=&199& data-rawheight=&152& class=&content_image& width=&199&&&/figure&&br&网络上的数据越来越多，越来越能代表生活中的真实现象。通过爬虫加正则这种自动化的工具，能够耗很少的人工就可以将数据和信息采集并结构化，后续通过更多的分析工具完成许多有商业价值的分析并获取所谓的insight（将信息转化为知识和洞察）。&br&&br&还记得上面提到的那个肉眼数搜房网网页的分析员的故事吗？然而其实这就是一个程序员用Python做好爬虫、结构化数据和最后分析的简单事情，于是出手相助才有了如下的分析。轻松将搜房在各个城市的经纪人数量及单产搞清楚并按时监督，计算搜房在自有经纪人业务线的产出不是问题。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//xueqiu.com//& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&xueqiu.com//4&/span&&span class=&invisible&&5640644&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/c5dff9a3d88aa668a7ba38bcf25c3d6c_b.png& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&302& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic1.zhimg.com/c5dff9a3d88aa668a7ba38bcf25c3d6c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/cde1de8477a_b.png& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&302& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic3.zhimg.com/cde1de8477a_r.png&&&/figure&&br&另外，还有基金在投资挂号网之前，让着帮忙做些数据统计和调研，于是有了下面的回答：&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何评价挂号网？ - 何明科的回答&/a&。下面的图表结合了从挂号网抓取的数据以及宏观数据。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/d31d97274fadb3ea27098dffc540e878_b.png& data-rawwidth=&481& data-rawheight=&289& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&481& data-original=&https://pic1.zhimg.com/d31d97274fadb3ea27098dffc540e878_r.png&&&/figure&&br&当然，给基金干活，数据的可视化很重要，于是用了&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wentu.io/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文图&/a& ，将图表画得很炫，逼格顿时提高。并不觉得比顶级咨询公司的PPT差到哪里。即使比他们差了，用他们的格式在网上实现一遍也就可以了，然后还可以共享给大家。&br&&br&一些炫目图标的效果如下。下图是关于世界各国的智商分布（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wentu.io/publish%23fd5daf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&wentu.io/publish#&/span&&span class=&invisible&&fd5daf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&）&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/8ccedfb3132dee40169b7_b.png& data-rawwidth=&655& data-rawheight=&467& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&655& data-original=&https://pic4.zhimg.com/8ccedfb3132dee40169b7_r.png&&&/figure&&br&下图是&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&重庆小面如何风靡全国的 - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/ddafa0cfecf661b865910_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&315& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/ddafa0cfecf661b865910_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/423bd6cd2fa696c4ec4b846252dfc7dd_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&290& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/423bd6cd2fa696c4ec4b846252dfc7dd_r.png&&&/figure&&br&下图是&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&RIO是如何席卷大江南北的？ - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/e6a5ccdd54b3cc3b08dc6_b.png& data-rawwidth=&486& data-rawheight=&342& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&486& data-original=&https://pic3.zhimg.com/e6a5ccdd54b3cc3b08dc6_r.png&&&/figure&&br&另外，还可做许多比较酷的事情，获取真正的insight，如下的东西无论是咨询项目还是投资项目，或许都能用得到，绝对都能让老板虎躯一震，让客户娇喘连连。&br&&ul&&li&看看咖啡的推广到底如何：&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&为什么麦当劳和肯德基都开始注重现磨咖啡的推广，其优势与星巴克等传统咖啡行业相比在哪里？ - 何明科的回答&/a&&br&&/li&&li&帮助自己买车：&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&一年当中买车的最佳时间为何时？ - 何明科的回答&/a&&br&&/li&&li&看看最近是否适合换工作：&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&互联网行业哪个职位比较有前途？ - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&&/li&&li&看看最近的房价和走势：&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&下半年深圳房价将如何发展 - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&,&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/#comments& class=&internal&&深圳的房价是在三个月内暴涨起来的吗？ - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&, &a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&学区房到底闹哪样？ - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&&/li&&li&满足吃货的好奇心：&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke/& class=&internal&&重庆小面如何风靡全国的 - 数据冰山 - 知乎专栏&/a&&/li&&li&最后的大杂烩：&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情？ - 何明科的回答&/a&&/li&&/ul&&br&技术方面，Python写爬虫非常方便，调试正则这个网站很不错&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//regex101.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Online regex tester and debugger: JavaScript, Python, PHP, and PCRE&/a&。&br&&br&&b&第三部分：等待改变的Professional Service行业&/b&&br&咨询、投行、投资、审计、律师等等，笼统得被称之为Professional Service，一直是以高大上形象出现的，往往瞧不上屌丝草根居多的技术行业。然而时代在变化，技术的力量在不断崛起，并摧毁和变革越来越多的行业。然而，Professional Service除了在上个世纪用上Office、互联网以及手机之后，整个行业并没有引入太多的技术，特别是在数据获取、分析及可视化方面。&br&&br&再隔十年回头看如今的咨询/投行/投资行业对技术的运用，会如同我们现在回望上世纪七十年代左右，我们的前辈在纸上或黑板上画PPT、在纸上算数然后展现给客户看的情景：真心觉得好落后。下图是波士顿咨询公司创始人及战略大师布鲁斯·亨德森智库（Bruce Henderson Institute），在黑板上给客户演示著名的波士顿2x2矩阵，桌子上没有电脑，而是一堆草稿纸。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/e78dc5c2fd072bb1c1cf88_b.png& data-rawwidth=&684& data-rawheight=&1066& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&684& data-original=&https://pic1.zhimg.com/e78dc5c2fd072bb1c1cf88_r.png&&&/figure&&br&所以我一直希望将技术引入到这个我曾经工作多年的行业，做出些改变。让所有从业人员的工作更轻松，让所有从业人员为客户带来更大的价值。在这篇回答中（&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘/分析项目？ - 何明科的回答&/a&），对我的这个理想其实有所交代。&br&&br&基于以上的初心，已经尝试着开发了两款产品。让上面提到的数据相关的工作更加简单和有效。&br&&br&&b&第一款：选址应用&/b&&br&选址是现在许多公司头疼的难题，以前完全是拍脑袋。因此我们开发出这样一套工具，帮助公司能够更理性更多维度得选址。&br&&br&下图，我们抓取多个数据源并完成拼接，根据用户的快递地址，勾画出某时尚品牌用户的住址，帮助其选址在北京开门店。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/6ff5943bdd69d316d7cfdfa_b.png& data-rawwidth=&1383& data-rawheight=&618& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1383& data-original=&https://pic3.zhimg.com/6ff5943bdd69d316d7cfdfa_r.png&&&/figure&&br&下图，我们抓取多个数据源并完成拼接，根据大型超市及便利店与某类型餐馆在广州地区的重合情况，帮助某饮料品牌选定最应该进入的零售店面。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/74ac6a67e01fe0ebc4ba65c_b.png& data-rawwidth=&1456& data-rawheight=&569& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1456& data-original=&https://pic1.zhimg.com/74ac6a67e01fe0ebc4ba65c_r.png&&&/figure&&br&&b&第二款：数据可视化&/b&&br&我们在工作中也深刻觉得以前制作图表和展示数据的方式太low、太繁琐，我们希望去改变这个现状，于是开发了一套基于Web来制作图表的工具&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wentu.io/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文图&/a&。远有Excel/Powerpoint对标，近有Tableau对标。&br&&br&下图是文图丰富的案例库及模板库。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/8eeebbbdcafabf27c0a7b_b.png& data-rawwidth=&1803& data-rawheight=&795& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1803& data-original=&https://pic4.zhimg.com/8eeebbbdcafabf27c0a7b_r.png&&&/figure&&br&下图是简单的使用界面及丰富的图表类型。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/fcd68d06fbad8_b.png& data-rawwidth=&1473& data-rawheight=&715& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1473& data-original=&https://pic1.zhimg.com/fcd68d06fbad8_r.png&&&/figure&&br&下一步的工作：&br&&ul&&li&与微信的整合，一键生成适合于微信传播的截图以及公众号格式文章，便于在社交媒体的传播&/li&&li&收集更多数据，目前已经覆盖40多家网站，涵盖衣食住行等多个方面&/li&&li&将数据SaaS化和开源，便于各类公司及用户使用。（咨询投行等Professional Service人士一定会懂的，你们每年不知道要重复多少遍更新各类宏观微观的经济和行业数据，现在只需要调用KPI）&/li&&/ul&&br&最后，希望有一天它能部分替代已经在江湖上混迹二三十年的PowerPoint及Excel。我们现在的模式大致如下：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?group_id=372288& class=&internal&&中国目前数据分析数据挖掘市场情形是怎样的，机会多吗？前景如何？ - 何明科的回答&/a&。&br&&br&————————————————————————————————————&br&更多文章关注我的专栏&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke& class=&internal&&数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&更多精彩回答请看&a href=&https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke& class=&internal&&何明科的主页&/a&
没有被邀请，但是依旧逼格满满地说，这个问题简直就是为我准备的。 第一部分：吐槽+吹牛 （特此说明，本文不针对quant投资的大神） 本人工科本科，毕业后做战略管理咨询，其后做过股票交易员以及VC/PE投资。所呆的机构基本都是行业内的顶尖公司，而个人表现…
haskell是一个比较庞大的体系，要说条件的话，最好先看《计算机程序的构造与解释》，这样学习曲线相比较平缓&br&&br&推荐5本haskell入门的书&br&&br&&a data-hash=&bda2c703adda& href=&//www.zhihu.com/people/bda2c703adda& class=&member_mention& data-hovercard=&p$b$bda2c703adda&&@阅千人而惜知己&/a&
写的《haskell函数式编程入门》 用这本书入门真的很好，写得比较详细，很多语言特性背后的内涵都有讲解，可以帮你节省不少时间，内容也比较新。要说缺点的话，我个人感觉写得有点简略&br&&br&《趣学指南》也是一本入门好书，但这本书写得清楚明白是因为它本来就简单，信息量不大。光看这本书能学到的东西很少&br&&br&《real world haskell》很经典，很全面，但是成书时间有点早，很多示例程序已经运行不了，有基础以后可以再补上&br&&br&《beginning haskell》 主要是教你使用各种haskell的标准库，内容很新，写得也比较简略&br&&br&《haskell 并行与并发》 好书但主题比较窄，就算不用haskell，只是想了解并行和并发也可以看看，挺有意思的&br&&br&上面五本书建议前两本为一组，后三本为一组，按顺序看下来。要说我有什么经验，就是学习一定要跟着高手从简单到抽象，系统且有条理地学，这是一条没那么痛苦的道路
haskell是一个比较庞大的体系，要说条件的话，最好先看《计算机程序的构造与解释》，这样学习曲线相比较平缓 推荐5本haskell入门的书
写的《haskell函数式编程入门》 用这本书入门真的很好，写得比较详细，很多语言特性背后的内涵都有讲解…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-4eaec398ec5_b.jpg& data-rawwidth=&1669& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1669& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-4eaec398ec5_r.jpg&&&/figure&&p&&i&有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要“科学”上网&/i&&br&&/p&&h2&量化交易平台&/h2&&p&国内在线量化平台：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//bigquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BigQuant - 你的人工智能量化平台&/a& - 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.raquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&镭矿&/a& - 基于量化回测平台&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//guorn.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&果仁网&/a& - 回测量化平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//quant.jd.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&京东量化&/a& - 算法交易和量化回测平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.joinquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&聚宽&/a& - 量化回测平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//uqer.io/home/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&优矿&/a& - 通联量化实验室&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ricequant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ricequant&/a& - 量化交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//qutke.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&况客&/a& - 基于R语言量化回测平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//factors.chinascope.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Factors&/a& - 数库多因子量化平台&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//gpxtrade.com/guide.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&诸葛量化&/a& - 量化交易平台&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantgou.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&宽狗量化&/a& - 回测量化平台&/li&&/ul&&p&国外量化平台：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.quantopian.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantopian&/a& 研究、回测、算法众包平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.quantconnect.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QuantConnect&/a& 研究、回测和投资交易&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.quantstart.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantstart&/a& 研究、回测和投资交易、数据科学网站&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//alphasecurecapital.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ASC&/a& 研究、交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//japan.zulutrade.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&zulutrade&/a& 自动交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantpedia.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantpedia&/a& 研究、策略平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//algotrading101.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&algotrading101&/a& 策略研究平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.investopedia.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&investopedia&/a& 可以股票、外汇模拟交易的财经网站&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.amibroker.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Amibroker&/a& 提供系统交易工具的一家公司&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.algotrades.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AlgoTrades&/a& 股票、ETF、期货自动交易系统&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//numer.ai/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Numerai&/a& 数据工程师众包的一家对冲基金&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.wealthfront.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&WealthFront&/a& 财富管理平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.betterment.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Betterment&/a& 个人投资平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradelinkllc.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TradeLink&/a& 量化交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/activequant& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ActiveQuant&/a& 基于JavaScript开源交易开发框架&/li&&/ul&&p&相关平台：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.myquant.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&掘金量化&/a& - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.digquant.com.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DigQuant&/a& - 提供基于matlab量化工具&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.smartquant.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SmartQuant&/a& - 策略交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/QuantBox/OpenQuant-Esunny& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenQuant&/a& - 基于C#的开源量化回测平台&br&&/li&&/ul&&p&基于图表的量化交易平台&/p&&ul&&li&文华赢智 、TB、金字塔、MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件、MT4、TradeStation&br&&/li&&li&Auto-Trader - 基于MATLAB的量化交易平台&br&&/li&&li&BotVS - 云端在线量化平台&br&&/li&&/ul&&p&开源框架&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/pandas-dev/pandas& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Pandas&/a& - 数据分析包&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/quantopian/zipline& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zipline&/a& - 一个Python的回测框架&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/vnpy/vnpy& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&vnpy&/a& - 基于python的开源交易平台开发框架&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//pypi.python.org/pypi/tushare/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&tushare&/a& - 财经数据接口包&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/shidenggui/easytrader& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&easytrader&/a& - 进行自动的程序化股票交易&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/gbeced/pyalgotrade& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyalgotrade&/a& - 一个Python的事件驱动回测框架&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Yam-cn/pyalgotrade-cn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyalgotrade-cn&/a& - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测，并整合了tushare提供实时行情。&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ziwang-com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&zwPython&/a& - 基于winpython的集成式python开发平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/joshuaulrich/quantmod& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantmod&/a& - 量化金融建模&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ricequant/rqalpha/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&rqalpha&/a& - 基于Python的回测引擎&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/QuantFans/quantdigger& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantdigger&/a& - 基于python的量化回测框架&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/harveywwu/pyktrader& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyktrader&/a& - 基于pyctp接口，并采用vnpy的eventEngine，使用tkinter作为GUI的python交易平台&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/QuantConnect/Lean& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QuantConnect/Lean&/a& - Lean Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java)&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yutiansut/QUANTAXIS& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QUANTAXIS&/a& - 量化金融策略框架&br&&/li&&/ul&&p&其他量化交易平台：&/p&&p&Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台、天软量化回测平台 、量邦天语、EQB-Quant&/p&&h2&数据源&/h2&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//tushare.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TuShare - 中文财经数据接口包&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.quandl.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quandl - 国际金融和经济数据&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.wind.com.cn/NewSite/edb.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wind资讯-经济数据库 - 收费&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//choice.eastmoney.com/Product/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&东方财富 Choice金融数据研究终端&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.51ifind.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&iFinD 同花顺金融数据终端&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.go-goal.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&朝阳永续 Go-Goal数据终端&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tinysoft.com.cn/TSDN/HomePage.tsl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&天软数据&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.gtarsc.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国泰安数据服务中心&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.resset.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&锐思数据&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//open.hscloud.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&恒生API&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bloomberglabs.com/api/libraries/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bloomberg API&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//developer.chinascope.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数库金融数据和深度分析API服务&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//quantpedia.com/Links/HistoricalData& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Historical Data Sources - 一个数据源索引&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.yucezhe.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&预测者网&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cninfo.com.cn/cninfo-new/index& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&巨潮资讯&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.datayes.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&通联数据商城&/a& - 收费&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tdx.com.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&通达信&/a& - 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Go写的分布式时间序列数据库&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/OpenTSDB/opentsdb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database&/a&. - 基于HBase的时间序列数据库&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/kairosdb/kairosdb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&kairosdb/kairosdb: Fast scalable time series database&/a& - 基于Cassandra的时间序列数据库&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.sqlite.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQLite Home Page&/a&&br&&/li&&/ul&&p&网站、论坛、社区、博客&/p&&p&国外：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.aqr.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AQR - Alternative Investments&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//epchan.blogspot.jp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&epchan.blogspot.jp/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.fosstrading.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FOSS Trading&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//forum.wilmott.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&wilmott.com - Forum&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradersmagazine.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Traders Magazine: The stock dealers and institutional traders complete interactive news and information service&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//practicalquant.blogspot.jp/%3Fview%3Dclassic& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&practicalquant.blogspot.jp&/span&&span class=&invisible&&/?view=classic&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.thewholestreet.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&thewholestreet.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.implementingquantlib.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Implementing QuantLib&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//tradingwithpython.blogspot.jp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&tradingwithpython.blogspot.jp&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//etrading.wordpress.com/category/coding/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Coding the markets&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//quantivity.wordpress.com/page/2/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantivity&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//quantocracy.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quant Mashup | Quantocracy&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zerohedge.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&On a long enough timeline the survival rate for everyone drops to zero&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//keplerianfinance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Keplerian Finance - exploring the boundaries of quantitative finance&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.iijournals.com/toc/jot/current& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Journal of Trading: Home&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mhittesdorf.wordpress.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&All things finance and technology...&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantnews.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quant News&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//numericalmethod.com/quantitative-trading-strategies/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Trading Strategies | Numerical Method Inc.&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.nuclearphynance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Nuclear Phynance&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.elitetrader.com/et/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Elite Trader&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mebfaber.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Meb Faber Research - 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The latest theories, models and investment strategies in quantitative research and trading&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//qusma.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QUSMA - Quantitative Systematic Market Analysis&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//abnormalreturns.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&abnormalreturns.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//cssanalytics.wordpress.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CSSA&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradingtheodds.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&tradingtheodds.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//gekkoquant.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Trading, Statistical Arbitrage, Machine Learning and Binary Options&/a&&br&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//trade.collective2.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Collective2 - 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