整理 course 目录:原课程归入同名文件夹,新增学习资料/动手练习分类
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# 量化投资学习资料总表(适合国内环境)
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> 汇总:小五 | 2026-09-28
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> 来源:小五主搜 + 小强(Gitea #31) + 小马(Gitea #30)(后者回帖后并入本表)
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> 说明:沙箱内 github/google 不通,链接优先给**国内可访问**的;GitHub 项目给 gitee 镜像路径。
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## A. 书单(文本 · 打地基)
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| 书名 | 作者 | 阶段 | 国内可购 | 备注 |
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| 《打开量化投资的黑箱》第2版 | Rishi Narang | 入门 | ✅ 中文版 | 建立行业全貌,第一本 |
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| 《量化交易:如何建立自己的算法交易事业》 | Ernest Chan | 入门→实战 | ✅ 中文版 | 从0讲起,可照做 |
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| 《算法交易:制胜策略与原理》 | Ernest Chan | 进阶 | ✅ | 上本续作 |
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| 《Systematic Trading》 | Robert Carver | 进阶 | 英文为主 | 风险预算/系统化思想 |
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| 《主动投资组合管理》 | Grinold & Kahn | 进阶 | ✅ 中文版 | 因子/风险模型天花板 |
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| 《量化投资:策略与技术》 | 丁鹏 | 入门→进阶 | ✅ | 国内教材,A股语境 |
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| 《Python金融大数据分析》 | Yves Hilpisch | 工具 | ✅ | 配合实战 |
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| 《海龟交易法则》 | Curtis Faith | 入门 | ✅ | 趋势跟踪思想 |
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| 《统计套利》 | Andrew Pole | 进阶 | ✅ | 配对/均值回归 |
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## B. 在线平台 / 开源框架(文本为主 · 国内可访问)
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| 名称 | 类型 | 链接 | 阶段 | 备注 |
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| 聚宽 JoinQuant | 在线研究+回测+社区 | https://www.joinquant.com | 全阶段 | **最省事入口**,A股数据全、策略帖海量 |
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| 米筐 RiceQuant | 在线平台 | https://www.ricequant.com | 全阶段 | 同类 |
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| 掘金量化 | 在线平台 | https://www.myquant.cn | 全阶段 | 同类 |
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| BigQuant | 在线AI量化 | https://bigquant.com | 进阶 | 机器学习向 |
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| AKShare | 免费数据源(库) | https://akshare.akfamily.xyz | 数据 | ✅ 中文文档,A股/期货/基金 |
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| Tushare | 数据源(库) | https://tushare.pro | 数据 | 需注册积分 |
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| backtrader | 回测框架 | 文档 https://www.backtrader.com (中文教程多) | 回测 | 轻量易上手 |
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| vnpy | 交易框架 | https://www.vnpy.com | 实盘 | 国内最主流,配书《vn.py 从入门到进阶》 |
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| Qlib(微软) | AI量化投研 | github.com/microsoft/qlib(用 gitee 镜像) | 进阶/ML | 因子+模型全流程 |
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## C. 社区 / 专栏(文本)
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| 名称 | 链接 | 备注 |
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| 知乎「量化投资学习路线图·书籍篇」等专栏 | https://zhuanlan.zhihu.com | 路线梳理 |
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| CSDN 量化专栏 | https://blog.csdn.net | 中文实战多 |
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| 掘金 | https://juejin.cn | 工程向 |
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| 聚宽/米筐社区帖 | 平台内 | 策略源码 |
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## D. 视频(候选见「视频候选清单.md」,确认后再下载)
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## E. 按阶段的路线(建议照走)
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1. **基础**:Python + pandas/numpy + 金融常识 + 统计学
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2. **数据+回测**:AKShare/Tushare + 聚宽/backtrader → 写双均线、动量
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3. **策略进阶**:多因子、统计套利、CTA、事件驱动
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4. **工程/ML**:Qlib、因子库、ML选股、风控
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5. **实盘**:vnpy 接券商/期货
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> 待办:小强(#31)、小马(#30) 回帖后并入本表并去重。
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Reference in New Issue
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