夜雨聆风
0基础如何搭建个人量化系统？
📚 一、基础准备阶段（1-2周）
Python编程基础
重点掌握：数据类型（列表/字典）、循环控制（for/while）、函数定义、Pandas数据处理（DataFrame筛选/分组统计）
学习资源：廖雪峰Python教程 + 《利用Python进行数据分析》
金融市场常识
关键概念：
股票代码规则（如000300.XSHG为沪深300指数）
交易机制（T+1、涨跌停、除权除息）
🛠️ 二、聚宽平台入门（核心操作）
环境熟悉
研究环境（Jupyter Notebook）：
快捷键使用（Shift+Enter运行单元格，Esc+M转Markdown）
数据获取函数：get_price(\’000001.XSHG\’)获取上证指数行情
策略编写界面：
初始化函数initialize：设置基准、交易成本
三、策略开发实战
可先研究现有的策略
均线交叉策略（新手友好）
多因子选股策略（进阶）
🚀 四、进阶提升方向
参数优化与回测验证
多参数测试：使用create_backtest并行回测不同均线周期（如20日 vs 60日）
多看官方文档：聚宽API文档（必读交易函数说明）
实盘前必做模拟交易（聚宽模拟盘功能），避免回测假设偏差
警惕过拟合：参数优化后需在未知数据验证
通过以上路径，可逐步从策略开发走向实盘部署。建议每阶段完成后在聚宽社区分享代码，获取反馈优化策略逻辑。
#量化 #搭建个人知识体系 #系统性思维 #量化交易 #数字化转型
Python编程基础
重点掌握：数据类型（列表/字典）、循环控制（for/while）、函数定义、Pandas数据处理（DataFrame筛选/分组统计）
学习资源：廖雪峰Python教程 + 《利用Python进行数据分析》
金融市场常识
关键概念：
股票代码规则（如000300.XSHG为沪深300指数）
交易机制（T+1、涨跌停、除权除息）
🛠️ 二、聚宽平台入门（核心操作）
环境熟悉
研究环境（Jupyter Notebook）：
快捷键使用（Shift+Enter运行单元格，Esc+M转Markdown）
数据获取函数：get_price(\’000001.XSHG\’)获取上证指数行情
策略编写界面：
初始化函数initialize：设置基准、交易成本
三、策略开发实战
可先研究现有的策略
均线交叉策略（新手友好）
多因子选股策略（进阶）
🚀 四、进阶提升方向
参数优化与回测验证
多参数测试：使用create_backtest并行回测不同均线周期（如20日 vs 60日）
多看官方文档：聚宽API文档（必读交易函数说明）
实盘前必做模拟交易（聚宽模拟盘功能），避免回测假设偏差
警惕过拟合：参数优化后需在未知数据验证
通过以上路径，可逐步从策略开发走向实盘部署。建议每阶段完成后在聚宽社区分享代码，获取反馈优化策略逻辑。
#量化 #搭建个人知识体系 #系统性思维 #量化交易 #数字化转型
