作為量化交易新人，普通人可通過以下系統化路徑逐步入門，結合 2025 年**工具與政策，

具體步驟如下：

一、核心知識體系構建金融基礎掃盲
掌握 K 線、MACD、RSI 等基礎技術指標，推薦通過雪球《新手學堂》或 B 站《金融市場基礎知識》系列課程快速入門理解 CAPM 模型、有效市場假說等經典理論，閱讀《漫步華爾街》建立市場認知學習 A 股交易規則（T 1、漲跌幅限制）、手續費結構（傭金 / 印花稅 / 過戶費）
編程技能突破
Python 必學：**掌握 Pandas（數據處理）、Numpy（矩陣運算）、Matplotlib（可視化），參考清華大學出版社《Python 量化交易實戰》

量化庫實戰：熟練使用 Backtrader（策略開發）、Tushare（數據獲?。?、Pyfolio（績效分析），可通過 CSDN《Python 量化金融庫匯總》快速上手進階工具：學習 SQL（數據庫操作）、Docker（環境部署），為實盤做準備

二、**工具鏈配置免費數據獲取
Tushare（需積分）：提供 A 股日線 / 分鐘線數據，2025 年升級后支持更多數據源聚寬數據：免費提供港股、美股基礎數據，支持 API 調用網絡爬蟲：使用 Requests BeautifulSoup 抓取財報、新聞等非結構化數據
量化平臺選擇
入門**：聚寬（JQData）提供全流程支持，2025 年新增 AI 策略生成工具進階開發：米筐（RiceQuant）支持機器學習模型集成，適合策略迭代實盤利器：PTrade（券商版）支持云端運行，硬件要求低至 4G 內存

三、策略開發全流程經典策略復現
雙均線策略：用 Python 實現 5 日 / 20 日均線交叉，在聚寬平臺回測年化收益（示例代碼見）

布林帶突破：結合標準差計算上下軌，設置突破觸發條件

回測與優化
聚寬回測：設置 10 年數據周期，評估夏普比率（>1.5）、**回撤（<20%）等指標參數優化：使用 Optuna 進行超參數調優，避免過擬合壓力測試：模擬 2015 年股災、2020 年疫情等極端行情下的策略表現

通過以上步驟，普通人可在 6-12 個月內完成從理論到實盤的跨越。量化交易本質是概率游戲，保持策略迭代能力和風險敬畏心，才能在長期市場中持續獲利。建議每周投入 10 小時學習，加入量化社群與同行交流，及時跟進監管政策和技術進展。

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溫馨提示：投資有風險，選擇需謹慎。

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