量化交易入門

學習目標分清量化交易、程式化下單、高頻交易和「看圖時用了指標」的區別，判斷自己要不要學、學到哪一步。

學完這一章你會得到：量化入門自評卡（想法能否寫成規則、手上有什麼資料、每週能投入多少時間、準備承受多少試錯成本）

1. 01.01量化交易到底是什麼？和看圖交易差在哪上線後免費製作中
2. 01.02量化交易是不是穩賺的「印鈔機」？上線後免費製作中
3. 01.03量化、程式化交易、高頻交易、自動下單，分別指什麼製作中
4. 01.04不會程式設計能做量化嗎？最少要學到哪一步上線後免費製作中
5. 01.05散戶做量化和量化基金，差距到底在哪裡製作中
6. 01.06什麼樣的交易想法能量化，什麼樣的寫不成規則製作中
7. 01.07一次量化研究的完整流程：想法、資料、回測、驗證、實盤製作中
8. 01.08量化能幫你避開哪些主觀錯誤，又會帶來哪些新錯誤製作中
9. 01.09個人做量化要準備什麼：電腦、軟體、資料和資金製作中
10. 01.10本課給你什麼、不給你什麼：程式碼、資料與收益的邊界上線後免費製作中

學習目標知道常見免費和付費資料來源的口徑與限制，能把一份行情安全地下載、儲存，並留下來源記錄。

學完這一章你會得到：資料來源登記表（來源、授權、時區、欄位含義、更新頻率、獲取日期）

1. 02.01免費的股票和加密貨幣歷史資料去哪裡下載？上線後免費製作中
2. 02.02OHLCV 每一列是什麼？日線的「收盤價」是幾點的價格製作中
3. 02.03為什麼兩個網站的同一根 K 線價格對不上？上線後免費製作中
4. 02.04交易所 API、資料商和開源庫（akshare、yfinance、ccxt）各有什麼坑製作中
5. 02.05分鐘線、逐筆成交和盤口資料：個人能拿到多少，值不值得製作中
6. 02.06下載的資料能拿來做研究、發文章、賣課嗎？授權範圍怎麼看製作中
7. 02.07CSV、Parquet 還是資料庫：個人研究資料怎麼存製作中
8. 02.08寫一個能反覆執行、不重複下載的資料更新指令碼製作中
9. 02.09財務資料、指數成分和公告為什麼比行情難拿製作中
10. 02.10建立自己的資料來源登記表製作中

學習目標寫出一套資料體檢指令碼，在回測之前攔住缺失、重複、異常價、錯誤復權和錯位的時間。

學完這一章你會得到：資料體檢指令碼與檢查清單

1. 03.01資料清洗到底要清什麼？行情資料最常見的毛病清單製作中
2. 03.02缺失的 K 線該刪掉、補上還是留空？製作中
3. 03.03價格突然變成 0 或翻了十倍，怎麼自動識別異常值製作中
4. 03.04重複記錄和亂序時間戳怎麼查出來製作中
5. 03.05前復權、後復權、不復權，回測到底該用哪一種？上線後免費製作中
6. 03.06分紅、拆股、配股在程式碼裡怎樣正確計入收益製作中
7. 03.07時區、交易日曆和節假日：兩份資料怎麼對齊到同一天製作中
8. 03.08日線轉周線怎麼重取樣，周線的邊界為什麼容易錯製作中
9. 03.09期貨連續合約拼接後，回測收益為什麼會失真製作中
10. 03.10多個品種資料長短不一，合併時怎樣避免悄悄丟樣本製作中
11. 03.11寫一個每次回測前自動執行的資料體檢指令碼製作中

學習目標能指出一段回測程式碼裡哪一行偷看了未來、哪一步漏掉了已經消失的樣本。

學完這一章你會得到：偏差排查清單

1. 04.01回測收益高得離譜，第一步先查什麼？上線後免費製作中
2. 04.02前視偏差是什麼？程式碼裡最常見的幾種偷看未來寫法上線後免費製作中
3. 04.03用當天收盤價算訊號、又按當天收盤價成交，為什麼不行製作中
4. 04.04shift（1） 該加在哪裡？訊號、成交和收益的時間對齊製作中
5. 04.05財報和公告資料：報告期、釋出日和你真正拿到的日子製作中
6. 04.06只用現在還活著的股票回測，結果會差多少？上線後免費製作中
7. 04.07指數成分股回測為什麼必須用當時的成分名單製作中
8. 04.08加密貨幣的「倖存者」：下架幣、歸零幣和改名幣製作中
9. 04.09資料修訂、回填與「後來才知道的資料」製作中
10. 04.10只研究今年漲得好的品種，會帶進什麼偏差製作中

學習目標只學量化研究真正用得到的 Python：讀資料、按時間計算、畫圖、儲存結果；能看懂並修改別人的回測指令碼。

學完這一章你會得到：pandas 量化速查卡

1. 05.01做量化要學多少 Python？一張最小技能清單上線後免費製作中
2. 05.02安裝 Python 和 Jupyter：新手少踩坑的環境怎麼搭上線後免費製作中
3. 05.03變數、列表、字典和函式：只講回測裡會用到的製作中
4. 05.04用 pandas 讀取 CSV 行情，日期列為什麼要先處理製作中
5. 05.05DataFrame 的行、列和索引：怎樣按日期取出一段行情製作中
6. 05.06收益率怎麼算？簡單收益和對數收益有什麼區別上線後免費製作中
7. 05.07rolling 滾動計算：均線、波動率和區間最高價怎麼寫製作中
8. 05.08shift、diff 和 pct_change：量化裡最容易寫錯的三個函式製作中
9. 05.09缺失值 NaN 為什麼會讓指標悄悄變樣製作中
10. 05.10多個品種放在一張表：寬表、長表與 groupby製作中
11. 05.11用 matplotlib 畫出價格、訊號和淨值曲線製作中
12. 05.12for 迴圈為什麼慢，什麼時候又非用迴圈不可製作中
13. 05.13程式碼報錯看不懂怎麼辦：讀懂 Traceback 的方法製作中
14. 05.14把指令碼整理成可複用的函式和檔案製作中

學習目標把均線、RSI、MACD、布林帶、ATR 等常見指標寫成向量化程式碼，並把「看圖條件」翻譯成沒有歧義的訊號列。

學完這一章你會得到：常用指標程式碼卡（每個指標附一組可核對的計算值）

1. 06.01什麼是向量化？為什麼量化程式碼很少寫 for 迴圈製作中
2. 06.02均線金叉死叉怎麼用程式碼寫出來？上線後免費製作中
3. 06.03自己算的 RSI 為什麼和行情軟體對不上？上線後免費製作中
4. 06.04MACD、布林帶、ATR 的向量化寫法與初始值問題製作中
5. 06.05「突破 20 日新高」的程式碼怎麼寫才不把當天算進去製作中
6. 06.06把「放量上漲」這種模糊說法變成能計算的條件製作中
7. 06.07多個條件組合：同時滿足、任一滿足、連續 N 天成立怎麼寫製作中
8. 06.08訊號、持倉和交易：三列資料分別代表什麼製作中
9. 06.09訊號來回翻轉怎麼辦：確認、過濾與冷卻期製作中
10. 06.10周線定方向、日線找入場：怎樣避免偷看還沒收盤的周線製作中
11. 06.11用 TA-Lib、pandas-ta 這類指標庫之前要核對什麼製作中
12. 06.12把一條交易規則寫成訊號函式，並用手算樣例驗證製作中

學習目標不用框架，用一百行左右的程式碼寫出能處理開平倉、費用和停損的日線回測，並能和手算結果逐筆對賬。

學完這一章你會得到：最小回測範本與逐筆對賬表

1. 07.01回測到底在算什麼？用一張表講清楚上線後免費製作中
2. 07.02向量化回測一行算出策略收益，靠譜嗎？製作中
3. 07.03事件驅動回測：逐根 K 線推進的寫法製作中
4. 07.04收盤出訊號、次日開盤成交：下單時點怎樣寫進程式碼製作中
5. 07.05日線回測裡，停損和止盈怎麼判斷有沒有觸發製作中
6. 07.06同一根 K 線既碰停損又碰止盈，回測該算哪個？上線後免費製作中
7. 07.07部位怎麼進回測：全倉、固定金額與固定風險製作中
8. 07.08做空、槓桿和保證金在回測裡怎麼記賬製作中
9. 07.09淨值曲線、交易明細、持倉記錄三張表怎樣對上製作中
10. 07.10手算三筆交易，和程式結果逐筆對賬製作中
11. 07.11同樣的回測每次跑結果不一樣？隨機性與版本問題製作中
12. 07.12給回測寫測試：用已知答案的小資料檢驗程式碼製作中

學習目標瞭解主流 Python 回測框架、交易平臺自帶回測和 TradingView 策略測試器各自的預設假設，能用自寫回測交叉驗證框架結果。

學完這一章你會得到：回測框架選型與核對表

1. 08.01Python 回測框架怎麼選？Backtrader、vectorbt、backtesting.py 對比上線後免費製作中
2. 08.02TradingView 策略測試器的回測結果能信嗎？上線後免費製作中
3. 08.03券商和交易所自帶的回測平臺有哪些隱藏假設製作中
4. 08.04同一個策略換了框架，收益為什麼差了一倍？製作中
5. 08.05框架預設的成交價、手續費和滑價在哪裡看製作中
6. 08.06框架怎樣處理復權、停牌和缺失資料製作中
7. 08.07用自寫回測給框架結果做交叉驗證製作中
8. 08.08框架報錯和靜默算錯，哪個更危險製作中
9. 08.09引數掃描太慢，要不要為此換框架製作中
10. 08.10什麼時候用框架，什麼時候自己寫更好製作中

學習目標把手續費、稅費、價差、滑價、衝擊成本和資金費用寫進回測，理解成本為什麼專門吞噬高換手策略。

學完這一章你會得到：交易成本假設表（按市場逐項填寫，附查詢日期）

1. 09.01回測不算手續費，結果會差多少？上線後免費製作中
2. 09.02手續費、印花稅、資金費率：各市場的成本項清單製作中
3. 09.03滑價是什麼？回測裡該設多少才合理上線後免費製作中
4. 09.04買賣價差：日線資料裡看不到的成本怎麼估製作中
5. 09.05資金量變大以後，衝擊成本會怎樣吃掉收益製作中
6. 09.06「按收盤價成交」的假設什麼時候不成立製作中
7. 09.07漲跌停、停牌、流動性枯竭：回測裡買不到也賣不掉製作中
8. 09.08限價單回測：掛在那個價位就一定成交嗎？製作中
9. 09.09成本敏感性測試：成本翻倍，策略還活著嗎製作中
10. 09.10換手率和持倉週期：成本為什麼專殺短線策略上線後免費製作中
11. 09.11做空成本、借券費用和融資利息怎麼記製作中

學習目標用程式碼算出主流績效指標，讀懂一份回測報告，並知道每個數字在什麼情況下會誤導人。

學完這一章你會得到：回測報告範本（每個指標附計算口徑說明）

1. 10.01年化收益怎麼算？為什麼三個月翻倍不能直接年化上線後免費製作中
2. 10.02最大回撤用程式碼怎麼算？回撤持續多久也要看上線後免費製作中
3. 10.03夏普比率怎麼算？多少才算好？上線後免費製作中
4. 10.04夏普比率年化乘根號 252 還是根號 365？製作中
5. 10.05索提諾比率和卡瑪比率的計算，以及和夏普結論不一致時怎麼看製作中
6. 10.06勝率高卻虧錢、勝率低卻賺錢：勝率和賠率怎麼一起算上線後免費製作中
7. 10.07換手率怎麼算，它透露了策略的什麼製作中
8. 10.08跑贏了什麼才算跑贏：基準選擇與超額收益製作中
9. 10.09Beta 和相關性：你的策略是不是只是在押大盤製作中
10. 10.10按年份、按市場狀態拆開，看策略靠哪一段賺錢製作中
11. 10.11一份回測報告至少要有哪些圖和表製作中
12. 10.12回測報告裡最容易被美化的五個數字製作中
13. 10.13交易次數太少，這些指標還有意義嗎？製作中

學習目標用程式碼實現樣本外切分、滾動前進、引數熱力圖、引數擾動、隨機訊號對照和多重檢驗校正，給回測結果打一個「可信度折扣」。

學完這一章你會得到：穩健性檢驗清單與實驗日誌範本

1. 11.01回測收益很高，為什麼實盤虧錢？上線後免費製作中
2. 11.02過擬合是怎麼發生的？一個引數調一百次的實驗上線後免費製作中
3. 11.03樣本內、樣本外怎麼切？程式碼怎麼寫製作中
4. 11.04滾動前進（Walk-forward）用 Python 實現製作中
5. 11.05引數熱力圖：為什麼要找高原，不找尖峰製作中
6. 11.06引數擾動測試：引數改一點，結果會不會崩製作中
7. 11.07試了兩百個策略，挑出最好的那個可信嗎？上線後免費製作中
8. 11.08縮水夏普（Deflated Sharpe Ratio）與多重檢驗校正入門製作中
9. 11.09隨機訊號對照：你的策略比擲硬幣好多少製作中
10. 11.10Bootstrap 與蒙特卡洛：未來回撤可能比回測深多少製作中
11. 11.11換個品種、換個時期，策略還成立嗎製作中
12. 11.12刪掉一條規則再測：消融檢驗的寫法製作中
13. 11.13實驗日誌：記下每一次嘗試，包括失敗的製作中

學習目標復現均線交叉、通道突破、時間序列動量三類趨勢策略，理解它們的收益來源、典型回撤形態和失效條件。

學完這一章你會得到：趨勢策略復現卡（九項內容齊全）

1. 12.01雙均線策略到底能不能賺錢？用真實資料測一遍上線後免費製作中
2. 12.02唐奇安通道突破（海龜交易法則）用 Python 復現上線後免費製作中
3. 12.03時間序列動量：過去漲的會繼續漲嗎製作中
4. 12.04趨勢策略為什麼勝率低、回撤長製作中
5. 12.05震盪市連續停損：趨勢策略的「保險費」怎麼算製作中
6. 12.06ATR 停損和波動率部位在趨勢策略裡起什麼作用製作中
7. 12.07均線週期選 20 還是 60：一次引數穩健性實驗製作中
8. 12.08趨勢策略只做多還是多空都做製作中
9. 12.09多品種趨勢組合為什麼比單品種平穩製作中
10. 12.10同一個趨勢策略放在加密貨幣和 A 股指數上有什麼不同製作中
11. 12.11趨勢策略什麼時候失效：監測指標與暫停條件製作中

學習目標復現 RSI 超賣、布林帶回歸、短週期反轉等均值迴歸策略，理解「勝率高但偶爾大虧」的結構和它對成本的敏感性。

學完這一章你會得到：均值迴歸策略復現卡（九項內容齊全）

1. 13.01RSI 超賣就買入，回測結果和你想的一樣嗎？上線後免費製作中
2. 13.02布林帶下軌買入策略的真實表現上線後免費製作中
3. 13.03均值迴歸賺的是誰的錢：收益來源在哪裡製作中
4. 13.04均值迴歸為什麼勝率高，卻偶爾一次虧掉很多製作中
5. 13.05放不放停損：均值迴歸策略的兩難製作中
6. 13.06短週期反轉：昨天跌得多，今天會反彈嗎製作中
7. 13.07用 Z 分數定義「偏離太多」製作中
8. 13.08只在震盪市做均值迴歸：狀態過濾可行嗎製作中
9. 13.09均值迴歸對成本和滑價到底有多敏感製作中
10. 13.10均值迴歸和趨勢策略放在一起會怎樣製作中

學習目標學會橫截面排序策略的回測寫法（排名、分組、調倉、多空），並清楚本站只有少量品種時，這類研究能演示什麼、不能證明什麼。

學完這一章你會得到：橫截面研究範本與侷限說明

1. 14.01橫截面策略和時間序列策略有什麼區別？上線後免費製作中
2. 14.02相對強弱輪動：每月買最強的幾個，程式碼怎麼寫製作中
3. 14.03排名、分組與多空組合：橫截面回測的基本結構製作中
4. 14.04每週調倉和每月調倉，結果能差多少製作中
5. 14.05動量崩潰：橫截面動量為什麼會突然大虧製作中
6. 14.06因子是什麼？價值、規模、動量、低波動入門上線後免費製作中
7. 14.07IC 和分組收益：怎麼檢驗一個因子有沒有用製作中
8. 14.08股票池只有幾個品種，橫截面結論能信多少製作中
9. 14.09行業和風格暴露：你以為的動量，可能只是押中了一個行業製作中
10. 14.10加密貨幣輪動策略：幣種少、相關性高帶來的問題製作中
11. 14.11橫截面策略的換手與成本控制製作中

學習目標理解配對交易的對沖邏輯，會做相關性與協整檢驗、滾動估計對沖比例，並識別「找配對」本身的資料探勘風險。

學完這一章你會得到：配對交易檢驗表

1. 15.01配對交易是什麼？兩個走勢相近的品種怎麼賺錢上線後免費製作中
2. 15.02相關性高就能做配對嗎？相關和協整的區別上線後免費製作中
3. 15.03協整檢驗用 Python 怎麼做，結果怎麼讀製作中
4. 15.04價差、對沖比例和 Z 分數入場規則製作中
5. 15.05配對關係斷了，價差不回來怎麼辦製作中
6. 15.06滾動估計對沖比例，避免用上未來資料製作中
7. 15.07一邊做多一邊做空：成本和資金佔用怎麼算製作中
8. 15.08ETH 和 BTC 能不能做配對？一次真實資料檢驗製作中
9. 15.09試了幾百對之後挑出來的配對，還可信嗎製作中
10. 15.10統計套利離個人交易者有多遠製作中

學習目標把單策略擴充套件到多品種、多策略組合，用程式碼實現常用資金分配、波動率目標和再平衡方法，並做組合層面的回測。

學完這一章你會得到：組合配置與風險預算表

1. 16.01多個策略一起跑，資金該怎麼分？上線後免費製作中
2. 16.02等權、波動率倒數、風險平價：三種分配方式的程式碼實現製作中
3. 16.03波動率目標：讓組合風險保持穩定製作中
4. 16.04相關性矩陣怎麼算，為什麼暴跌時相關性會變高製作中
5. 16.05凱利公式在量化裡怎麼用，為什麼大家都只用一部分上線後免費製作中
6. 16.06再平衡多久做一次，成本怎麼算製作中
7. 16.07單品種上限、總槓桿和最大持倉數怎樣寫進回測製作中
8. 16.08均值方差最佳化為什麼在實踐裡常常不好用製作中
9. 16.09組合回撤控制：降倉規則怎麼寫進回測製作中
10. 16.10資金變大以後，策略收益會下降多少製作中
11. 16.11組合層面的回測報告怎麼寫製作中

學習目標設計一條從凍結規則、模擬盤、小資金實盤到定期評審的推進路線，寫出實盤程式的基本結構、每日對賬和偏差歸因。

學完這一章你會得到：實盤前核對表與每日對賬表

1. 17.01回測做好了，下一步能直接上實盤嗎？上線後免費製作中
2. 17.02模擬盤要跑多久、跑多少筆才夠製作中
3. 17.03實盤前凍結規則：把程式碼、引數和資料版本鎖死製作中
4. 17.04全自動下單還是人工執行？半自動流程怎麼設計製作中
5. 17.05實盤程式的基本結構：取資料、算訊號、下單、記錄製作中
6. 17.06訂單狀態、部分成交和重複下單怎麼處理製作中
7. 17.07斷網、宕機和 API 報錯：實盤程式的保護開關製作中
8. 17.08每日對賬：回測訊號、實際訂單和持倉對不對得上製作中
9. 17.09實盤和回測差多少算正常？偏差歸因怎麼做上線後免費製作中
10. 17.10策略失效還是正常回撤：監控指標和暫停規則製作中
11. 17.11小資金實盤驗證：部位小到什麼程度才合適製作中
12. 17.12修改策略的流程：新版本必須重新走一遍驗證製作中

學習目標掌握加密市場特有的資料口徑、成本項與風險：24 小時交易、資金費率、標記價格與強平、交易所 API 與金鑰許可權、平颱風險。

學完這一章你會得到：加密量化風控清單

1. 18.01為什麼很多人從加密貨幣開始學量化？優點和陷阱上線後免費製作中
2. 18.0224 小時交易：日線從幾點切，時區怎麼定製作中
3. 18.03永續合約資金費率怎麼算進策略收益？上線後免費製作中
4. 18.04資金費率套利（期現套利）真的沒有風險嗎？上線後免費製作中
5. 18.05標記價格、強平價格和保證金：回測裡怎樣模擬爆倉製作中
6. 18.06交易所 API 入門：行情介面、下單介面和訪問頻率限制製作中
7. 18.07API 金鑰怎麼設：只讀、交易、提現許可權要分開上線後免費製作中
8. 18.08各交易所價格不一樣：資料用哪家，成交在哪家製作中
9. 18.09週末、插針和極端波動：加密回測裡的尾部風險製作中
10. 18.10下架、合約遷移和交易所倒閉：平颱風險怎樣進風控製作中
11. 18.11手續費等級與掛單返傭：做市類策略的門檻在哪裡製作中
12. 18.12鏈上資料能做量化嗎？可用性與噪聲製作中
13. 18.13加密量化實盤風控清單：部位、槓桿、API 與資金分散製作中

學習目標獨立完成一次從登記計畫到交付研究包的完整量化研究，並由他人復現。

學完這一章你會得到：個人量化研究包（計畫書、資料清單、程式碼、預期結果、報告、實驗日誌）

1. 19.01結業選題：挑一個一個月內能檢驗完的想法製作中
2. 19.02先寫研究計畫：假設、資料、規則和淘汰標準提前登記製作中
3. 19.03資料準備與體檢製作中
4. 19.04回測、成本與穩健性檢驗製作中
5. 19.05寫研究報告：圖表、指標與侷限性製作中
6. 19.06請別人復現你的結果製作中
7. 19.07結論是「不可用」的研究，同樣是合格的結業製作中
8. 19.08下一步：用 AI 加速你的量化研究製作中