python量化分析⼊门_量化⼊门-⼩⽩到菜鸟的学习路线
⼩⽩到菜鸟的⼊门学习路线，不要盲⽬以为多看策略就能学会，要注意学习⽅法。
本⽂的主要⽬的
很多新⼈⾯对多如⽜⽑的策略不知从何下⼿，在很多较难的帖⼦下⾯留⾔⼀些最基础的问题。⼩⽩不知道该先学什么，后学什么，所以想着写些东西帮下⼩⽩。
如果想要看懂论坛中的⼤神帖，⼀定的python和证券知识的基础是必备的。其中证券基础知识不在本⽂讨论范围之中，我默认来学习量化的⼀定是对股票感兴趣的朋友。
1、python学习:⼀定要读⾄少⼀本python基础书或完成在线课程。
小白学python买什么书需要了解⼀下内容：
1、基本语法
2、变量赋值
3、运算符
4、条件语句
5、循环语句
好看的网页排版6、数据类型：列表、字典、元组、字符串
7、函数
8、模块
OK，上述内容⾜够了，正则表达式、⽂件读写⽅法等等这类不需要掌握，⾄少暂时不需要。
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相信我，看以上内容很快，2个⼩时⾜矣，各位可以去⽹上搜索python+在线教程，有很多在线学习，关键是练习，⼀定要多练习，⼀定要出错，只有错误会让你印象深刻。
如果想要⾃⼰能写出代码，还是需要完成⼀个完整的课程。python内容学习：2⼩时阅读+4⼩时以上练习。
2、数据分析包学习
数据分析报主要是pandas这个最最重要的库，numpy稍微了解⼀下就⾏。
这个内容，建议看下新⼿专栏⾥的:
如果你要速成，上⾯2个⾜够了，如果想要更深⼊学习的，有⼀本书是pandas的作者写的，叫《利⽤python进⾏数据分析》，pdf资源很多，⾃⾏百度去把。量化分析⼗分依赖这个库，但是这个库的难度其实并不⼤。关键还是对着教材⾃⼰练习⼀下。
linux的export命令⾄于numpy，可以遇到不懂的问题再去百度，不⽤刻意学习。pandas学习：2⼩时
3、优矿API、CAL函数与数据
当你完成以上2项内容，那么恭喜你，已经完成⼏乎九成的⼯作了，接下去是优矿内的⼀些知识学习。
API就是优矿的接⼝，通过输⼊⼀定的参数，从优矿导出你想要的数据。你可以通过优矿的帮助⽂件了解优矿的⼀些量化写法和API使⽤⽅法，优矿API⽂档。由于每个⼈的研究⽅向不同，策略不同，所以使⽤的API、研究数据也很不⼀样，建议略读⼀遍研究数据所提供的热门数据都有哪些，然后看⼀下帮助⽂件的内容，不要求熟练，只要求知道帮助⽂件写了些什么内容，以后遇到的时候再去查询。
然后你就去⼀篇你觉得写的好的策略或者和你的思路实现⽅法类似的⽂章，克隆下来，⼀⼩段⼀⼩段分析。因为你已经有了python和pandas的基础，剩下的⼀些优矿API的调⽤，需要的时候翻看⼀下帮助⽂件。给代码标上注释。
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写完第⼀篇注释后，你就了解了⼀个策略究竟是如何实现的。当然不同的策略差异很⼤，代码结构也因不同的作者⽽各有不同，但是如果你能看着代码梳理出作者的交易逻辑，那么你就真的⼊门成功了。接下去就是更多的注释代码，更多的写代码，更多的看代码的过程，代码虐你千百遍，还是要带她如初恋。当你学习了3-5个策略之后，你发现，量化其实很简单啊。优矿API和研究数据学习：1个⼩时论文被springer录用
4、后续⽅向
在你学会了如果实现⼀个策略之后，之后所能做的就是如何想到更⽜逼的策略，更⽜逼的技巧。
阅读券商研报是⼀个获得策略思路的不错的⽅式。在优矿交流上，有很多券商研报的⽂件，或者从别的渠道获取券商研报，然后从简单的开始看。单个券商研报的策略⼀般都价值不⼤，都是已经过时的或者仅仅是思路层⾯的内容。你需要结合不同的研报，到⼀个交叉点。⽐如我曾写过⼀个根据因⼦贡献度的机器学习策略，先不谈策略的收益好坏，但是在我思维很枯竭的时候，看到因⼦贡献度那篇研报，我突然发现之前机器学习⼀直不能克服的挑选因⼦的⽅法其实如此简单。
数据可视化也是⼀个⽅向，可以更好的帮助你到⼀些数据的特性，⽬前主要⽤的是matplotlib库，可以通过导⼊seaborn更好的呈现，感觉⽬前社区的图表⽤的都是@call ⼤神的模板，看过⼏个call⼤神的帖⼦，你也会爱上他的图表。
另⼀个⽅向是机器学习，但是机器学习这个⽅向对专业要求太⾼，如果不是这⽅⾯的科班出⾝，学习这块⽐较费时。如果你有⼀个⽐较⽜的机器学习⽼师，可以让你事半功倍。
以上的知识建议⼀定按顺序学习，可以极⼤的提⾼学习效率，少⾛弯路。