程序员小白如何入门量化交易？

• 小白要想入门量化交易其实不难，这里精心整理了收集的量化交易学习资料，涵盖了优秀博客、学习课程和学习书籍等多个方面，内容丰富、全面，希望帮那些想要入门量化交易的同学快速入门！

• 一、学习平台

• BigQuant
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• 这是一个基于大数据和人工智能的量化交易平台，为用户提供了便捷的策略创建、回测与优化工具.借助平台上的机器学习与自然语言处理模块，用户可以将自身的投资理念与前沿技术相结合，开发出独具特色的量化策略，实现智能化交易。
• 优矿
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• 作为国内较早的量化投资平台之一，优矿具备量化策略开发、回测及实盘交易等完备功能.平台的用户社区活跃度高，拥有丰富的教程和文档资源，全方位支持各类投资者从量化交易的入门到进阶，助力用户稳步提升量化投资技能。
• 聚宽
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• 聚宽专注于为量化投资者打造在线策略开发与社交金融平台，提供全面的金融数据、丰富的策略框架和强大的回测工具.用户不仅可以在此开发和测试量化策略，还能分享和讨论策略，与社区成员互动交流，共同进步。
• Tushare
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• 虽然Tushare并非一个完整的量化交易平台，但它作为一个开源的金融数据接口库，主要提供国内金融市场的数据接口，涵盖股票、期货、基金等多类数据.这些数据为众多量化策略的开发提供了坚实的数据基础，是量化交易不可或缺的重要资源。
• 万矿
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• 万矿是一个综合性量化交易服务平台，集成了策略开发、回测、模拟交易和实盘交易功能.其数据服务和交易接口优势明显，方便用户高效地开发和实施量化策略，满足多样化的量化交易需求。
• 掘金量化
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• 掘金量化专为专业量化投资打造，功能齐备，是高效的投研、投资工具.对于专业的量化投资机构和个人而言，掘金量化能够提供强大的支持；对于入门级的量化爱好者来说，它也是一个兼容开放的学习、实践平台，助力用户快速成长。

• 二、博客

• 小散量化炒股记|搭建本地化的股票量化数据库这么几步就够了
• 量化交易入门指南
• 快速入门python量化交易的一些干货
• python量化股票
• 小散量化炒股记|只用一分钟选出底部放量跳空上扬的强势股
• 【模型推理】量化实现分享一：详解 min-max 对称量化算法实现
• 【模型推理】量化实现分享三：详解 ACIQ 对称量化算法实现
• 【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现
• 【模型推理】量化实现分享五：详解格灵深瞳 EQ 量化算法实现
• 【模型推理】量化实现分享四：Data-Free Quantization 香不香？详解高通 DFQ 量化算法实现
• 【模型推理】谈谈几种量化策略：MinMax、KLD、ADMM、EQ
• 【模型推理】比特大陆 SE5 边缘盒子 caffe SSD 量化与转换部署模型
• 【模型推理】寒武纪 MLU resnet50 量化及离线推理流程
• 为什么金融行业都要选择Python做量化投资？
• Pytorch实现量化感知训练QAT
• 量化策略构建：均值回归模型
• Python 量化投资实战教程(2) —MACD策略(+26.9%)
• Backtrader 基本使用教程 — 量化投资实战教程(1)
• Python 量化投资实战教程(3) —A股回测MACD策略
• Python 量化投资实战教程(4) —KDJ 策略

• 三、量化交易课程

• 量化交易之路：用Python做股票量化分析
• 该课程主要面向初学者，系统介绍如何使用Python进行股票市场的量化分析，内容涵盖Python编程基础、数据获取与处理、策略开发与回测等关键环节，让学员能够扎实掌握量化交易的基本技能。
• Python量化交易教程
• 这是一门全面深入的课程，系统讲解Python在量化交易中的应用，包括数据处理与分析、策略开发与优化、风险管理与资金管理等，适合希望全方位提升量化交易实操能力的学员。
• 零起点Python大数据与量化交易
• 针对Python编程基础较弱的学员，课程从零开始，逐步引导学员学习Python与大数据分析的结合，以及如何运用这些技术进行量化交易策略的开发和实施。
• 量化投资：以Python为工具
• 课程聚焦于如何利用Python工具进行量化投资分析，内容涉及策略设计与实现、数据解析与处理、实盘交易与监控等，旨在帮助学员掌握量化投资的实践技能，提升投资决策的科学性和精准性。
• 打开量化投资的黑箱
• 深入剖析量化投资的理论基础和实务操作，通过丰富的实例分析，帮助学员理解复杂量化模型和策略背后的逻辑与原理，适合有一定基础、希望深入探索量化投资核心的学员。
• 量化投资:数据挖掘技术与实践
• 集中讲解量化投资中的数据挖掘技术，涵盖数据预处理、特征工程、机器学习算法应用等，并结合实际案例，提高学员在量化策略开发中的数据挖掘与分析能力。
• 量化金融R语言初级教程
• 专为R语言入门者设计，通过金融案例讲解R语言在量化金融中的基本应用，帮助学员掌握R语言的编程技能及在金融数据分析中的运用，为后续的量化金融学习奠定基础。
• 量化投资:以R语言为工具
• 深入探讨R语言在量化投资中的高级应用，包括策略开发与回测、数据分析与建模等，适合希望将R语言作为主要工具进行量化投资的学员，助力其在量化领域实现更高效的策略开发。
• Python金融大数据分析
• 专注于使用Python进行金融领域的大数据分析，内容包括数据获取与整合、数据清洗与预处理、数据可视化与探索、建模与预测等，适合金融行业从业人员和数据分析师，提升其在金融大数据处理与分析方面的能力。
• 金融数量分析—基于MATLAB编程
• 通过MATLAB这一强大的数学计算与仿真工具，讲解如何进行金融数据分析，包括数值计算、优化、统计分析、模拟等，适合已掌握MATLAB的读者，希望进一步将其应用于金融领域的量化分析。
• 量化投资:以MATLAB为工具
• 结合MATLAB进行量化投资的实操训练，涵盖量化策略的开发、回测与优化、风险管理等，适合希望借助MATLAB提升量化投资能力的学员，助其在量化投资实践中更得心应手。
• R的极客理想:量化投资篇
• 旨在提升学员的R语言技能，专注于量化投资的实际应用，包括数据分析、模型开发、策略评估等，适合希望在量化领域深入探索、利用R语言实现复杂量化策略的学员。
• Python与量化投资：从基础到实战
• 课程内容全面，从Python编程基础讲起，逐步过渡到量化投资策略的实战案例，涵盖数据获取与处理、策略开发与回测、风险控制与资金管理等，是一个由浅入深的综合性课程，适合希望全面掌握量化投资知识和技能的初学者。

• 四、量化交易书籍

• 量化交易之路：用Python做股票量化分析

本书通过Python语言详细讲解股票量化分析的基本方法，涵盖数据获取、策略构建及回测等内容，语言通俗易懂，案例丰富实用，适合希望通过Python实现量化交易的初学者快速入门。

• Python量化交易教程

该书系统介绍了Python在量化交易中的应用，内容全面，包括数据分析、策略开发、市场微观结构等，适合对量化交易有一定兴趣的读者，能够帮助他们从实践中入手，逐步掌握量化交易的核心技能。

• 零起点Python大数据与量化交易

针对没有编程基础的读者，本书从零开始讲解Python与大数据在量化交易中的应用，循序渐进地引导读者学习数据分析及交易策略的开发，让读者能够轻松上手。

• 量化投资：以Python为工具

专注于量化投资实践中的Python应用，讲解了如何使用Python进行数据分析、策略回测等，内容详实，操作性强，适合希望直接应用Python进行量化投资的读者快速提升实战能力。

• 打开量化投资的黑箱

深入探讨量化投资的理论和实践，通过实例分析揭示量化模型背后的逻辑，让读者能够洞察量化投资的精髓，适合有一定基础的读者，帮助其进一步理解和应用复杂的量化策略。

• 量化投资:数据挖掘技术与实践

集中于量化投资中的数据挖掘，讲解数据处理、特征工程和机器学习在量化策略中的应用，结合实际案例，让读者能够掌握数据挖掘技术在量化投资中的实战技巧，适合对数据科学和量化投资结合感兴趣的读者。

• 量化金融R语言初级教程

作为R语言入门者的指南，通过金融实例讲解R语言的基本用法，内容实用易懂，帮助读者掌握量化金融分析的基础技能，适合有R语言学习需求的初学者快速入门。

• 量化投资:以R语言为工具

深入探讨R语言在量化投资中的应用，内容涵盖策略开发与数据分析等，适合希望利用R语言进行量化投资的读者，助其深入挖掘R语言在量化领域的潜力。

• Python金融大数据分析

聚焦于如何用Python进行大数据金融分析，内容包括数据获取、清洗、可视化和建模等，适合金融行业从业人员和数据分析师，帮助其提升在金融大数据处理与分析方面的能力，为金融决策提供有力支持。

• 金融数量分析—基于MATLAB编程

通过MATLAB进行金融数据分析的书籍，讲解数值计算和模拟等技术，内容专业详实，适合已掌握MATLAB的读者希望进一步将其应用于金融领域，提升金融数量分析的效率和精度。

• 量化投资:以MATLAB为工具

结合MATLAB进行量化投资实操训练，涵盖策略开发及其回测，内容系统全面，适合希望用MATLAB提升量化投资能力的学员，助其在量化投资实践中更得心应手。

• R的极客理想:量化投资篇

主要讲解如何用R语言进行量化投资分析，内容包括数据分析和模型开发等，适合希望在量化领域深入探索的学员，助其利用R语言实现更高效的量化投资策略。

• Python与量化投资：从基础到实战

内容覆盖Python编程基础和量化投资实战案例，由浅入深，循序渐进，适合希望系统掌握量化交易知识和技能的初学者，从理论到实践全面提升量化投资能力。