量化交易初学

视频：基于Python的股票分析与量化交易入门到实践

就先通过这个视频入入门，学习量化是一个很漫长的过程。

搁置，什么时候再学。

开发流程

1. 数据获取

   内容：行情数据，宏观数据（国家政策），财务数据，舆情数据。

   方式：网站下载，客户端，三方API，爬虫

2. 数据清洗

   场景：垃圾数据清除，空值填充，格式转换，数据对齐

   类库：Numpy，pandas

3. 策略编写

   信号捕捉（股价，信息等）-> 交易 -> 建仓或平仓。

4. 策略回测

   回测参数设置 -> 策略实例化 -> 历史数据载入 -> 回测执行 -> 计算盈亏 -> 计算统计指标 -> 生成回测报告

5. 策略优化

   重视交易费；注重风险，注意退出；优化要有止

6. 模拟盘交易

   过去表现不表示未来结果；至少半年以上；模拟盘稳定收益100%以上再考虑实盘交易

7. 实盘交易

   做好第一年会输的准备；不急于扩大投资，增加杠杆；心态最重要