《Running.Lean.2nd.Edition.Feb.2012》 读书笔记

本文分享了《Running Lean》一书的阅读心得,该书由周哥推荐,主要介绍了如何运用精益思想快速验证商业模式并打造可行产品。作者不仅深入研读还实践了书中的方法,并提供了一个简易的Excel模板。

 

上个月看了一本《Running.Lean.2nd.Edition.Feb.2012》,是“周哥”给推荐的。主要是讲如何使用精易的思想,在尽量省时间、少浪费的前提上,验证你的其商业模式,并最终完成可行的产品。具体的书评,有兴趣的朋友可以看这里:《豆瓣书评》。

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个人感觉非常好,看了两三遍,并且按照书中的方法写了自己的几个画布。下面是我在看的过程中写的一个题纲:

题纲

 

书中有介绍一个对应的工具网站,试用了一段时间,感觉比较慢,也不是非常合适自己。所以又做一个简单的 Excel 模板。

 

题纲和模板,都可以在这里下载:“下载地址”。

### 启动 QuantConnect Lean 项目的流程 要启动 QuantConnect Lean 项目,需按照以下方法操作并确保环境配置正确。以下是关于如何启动 QuantConnect Lean 的详细说明: #### 环境准备 在开始之前,需要安装必要的依赖项以及设置开发环境。可以通过官方提供的 CLI 工具来简化这一过程[^2]。 1. **安装 .NET SDK**: Lean 是基于 .NET 平台构建的算法交易引擎,因此需要先安装最新版本的 [.NET SDK](https://dotnet.microsoft.com/download)。 2. **安装 LEAN CLI**: 安装完成之后,通过命令行运行 `dotnet tool install -g Lean.Cli` 来全局安装 LEAN CLI 工具。 3. **验证安装成功**: 输入 `lean --version` 命令以确认 CLI 是否正常工作,并获取当前已安装的版本号。 #### 创建新项目 一旦环境搭建完毕,可以创建新的量化交易项目: ```bash lean create-project "My First Project" ``` 上述命令会在指定目录下生成一个名为 `"My First Project"` 的文件夹,其中包含了初始代码模板和其他必要资源文件。 #### 配置数据源 为了使回测功能可用,还需要下载历史市场数据或将自有数据导入到项目中。具体做法如下: - 如果使用内置的数据集,则执行 `lean data download ...` 命令按需求拉取相应资产类别的行情记录; - 或者手动上传自定义 CSV 文件至对应路径下的 `/data/` 子目录内[^1]。 #### 编写策略逻辑 进入刚建立好的工程结构里编辑主要业务部分——即实现个人定制化投资组合管理方案的核心算法片段。这里支持两种主流编程语言选项:C# 和 Python[^3]。 对于初学者来说,可以从简单的均线穿越模型起步尝试;而对于有一定经验的研究人员而言,则可能更倾向于探索复杂多样的统计套利机会或者机器学习预测框架等内容[^5]。 #### 执行本地回测 当一切准备工作就绪以后,就可以利用模拟器评估所设计出来的系统表现效果了。只需简单调用下面这条指令即可触发整个计算流程: ```bash cd My\ First\ Project/ lean backtest ``` 此过程中会依据先前加载的历史资料逐步推进时间轴直至结束条件达成为止,最终输出绩效指标报告供分析参考之用。 --- ### 提交作业注意事项 如果打算进一步部署云端实例参与实盘竞赛的话,请记得遵循平台特定规则提交作品材料清单,通常包括但不限于完整的解决方案包(.sln),所有外部库引用声明表单以及详尽的文字描述文档等等[^4]。 ---
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