关于量化交易：量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它以计算机强大运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到大概率下获利的交易策略，属于人工智能、大数据分析在金融领域的具体应用。它由金融霸主美国所先行，目前在美国的金融领域已经日趋成熟，国内虽然近几年才开始推广和流行，但是发展势头迅猛，方兴未艾。
A股市场是一个以散户为主导的市场，大多数股民交易频繁，对买卖点思考并不严谨，如果交易股票毫无章法的话势必沦为“韭菜”被收割。而量化交易由于其管理概率、理性交易的思想所在，非常适合在普通股民群体中所推广。
路线2:对于Python基础能力薄弱的同学，我们在小册中开设了前置基础系列，全是实战中的干货基础知识。
路线1:对于已具备Python基础编程经验，准备以实战方式学习量化交易的人群，本小册为他们量身定制，讲解了Python数据分析技术与量化交易技术上的衔接，致力于将Python数据分析应用于量化交易中。同时小册选取了大众耳熟能详的A股市场作为交易标的物，基于此搭建量化交易策略的场景。
考虑到广大同学们目前的基础能力的掌握有快有慢，小册教学路线上设计了两条进阶路线：
小册学习路线
仅需具备Python编程基础的人群；对Python数据分析技术感兴趣的人群；准备从事金融数据分析领域的人群；对金融量化交易具有浓厚兴趣的人群；计划开发属于自己的量化交易系统的人群；旨在寻求接地气的Python实战项目练手的人群；
在Python编程方面，本小册主要侧重于Python实战讲解，但在内容设计上提供了前置基础章节，帮助读者快速掌握基础工具的使用，因此小册适合的人群仅具备Python最基础编程经验即可。在量化交易方面，读者们仅需具备基础的股票交易常识即可，小册会从基础入门讲解量化交易策略的实现，因此读者们无需担心在学习量化交易上的困难，更多的是明确自己学习量化交易的目的和兴趣。
本小册的核心为Python金融数据分析和挖掘，我们选取了股票量化交易作为应用场景。
所需技术储备
关于股票：随着时代的发展，股票投资已经成为全民最主要的理财渠道之A股市场自设立至今经历过波澜壮阔的大牛市，也经历过哀鸿遍野的熊市，下为上证指数2003年至2019年的走势，可以看出A股市场至古以来牛短熊长，周期交替。
元宵大师，资深Python数据分析师兼高级项目管理师，畅销书《Python股票量化交易从入门到实践》作者，微信公众号「元宵大师带你用Python量化交易」的作者。擅长Linux系统应用、C/C++语言开发、Python语言开发、WEB前后端技术、人工智能算法、大数据分析、金融理论等多领域知识，致力于推动金融量化交易的普及和发展。。
通过学习能够从中掌握Python数据分析和挖掘的核心技能，也能更理性地将股票投资作为理财的一个手段，为今后从事Python数据分析领域打下坚实的基础。
在小册内容方面，首先以例程方式快速入门基础环节，之后逐步过渡到讲解择时策略、选股策略、风险控制策略、仓位管理策略等维度对历史数据的回测分析，由浅入深、由技术到思维地为读者剖析数据分析在量化交易中的重点和难点。
你会学到什么？
学习成果展示
关于Python：Python自诞生以来，由于其易上手、丰富的第三方库支持等优点，在各个领域都有广泛应用。在金融行业，美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目都战略性地使用了Python进行高效的金融程序开发和金融数据分析。可见Python已经作为一种标准编程语言应用在量化交易领域。
我们简单地诠释下这三个关键词在本小册中的意义：
深入理解量化交易的本质、发展、优势、意义和过程；掌握Python基础工具的使用方法，如Python、Pandas、Numpy、Matplotlib、TA-Lib、Tushare、statsmodels、pyecharts等；掌握Python数据分析和挖掘的过程和技能；掌握Python实现经典金融技术指标的方法，如K线、均线、成交量、MACD、KDJ等。掌握使用Matplotlib、pyecharts可视化方法绘制出股票行情分析界面以捕捉个股动向，为大家呈现不同的显示效果。掌握Python实现应用数学中经典算法，如线性回归、蒙特卡洛、随机漫步、凯利公式等；掌握如何从数据特征值中实现常用的量化交易策略，如择时、选股、风险控制、度量、仓位管理等。通过学习我们可以制定量化交易策略以及度量策略效果，应用交易策略来辅助股票交易。
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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