量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术进行投资交易的方式。
对于从未接触过量化的人来说，想要了解量化到底是做什么的，关键掌握四部份的内容：Python基础知识、金融知识、技术指标、量化交易框架。
Python基础知识：掌握一门编程语言最快速的方法就是多写代码，在了解Python基础语法、数据类型、运算方法、流程控制以及函数设计的基础上多做练习。现在牛客网、leetcode等很多平台都提供在线练习的功能，这些平台可以帮助大家快速提升编程能力。
金融知识：在入门阶段所要掌握的金融知识并不算太难，我们要了解所投资标的市场的操作规则，以A股和美股为例：A股和美股在交易时间、最小交易单位、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等方面均有所不同，投资者只有掌握了投资标的市场等操作规则才能将其量化，并实现程序化交易。
技术指标：技术指标是通过图表，研究市场行为反应，以推测价格的变动趋势。常见的技术指标有很多，分类也不尽相同，初学者只要掌握一些比较常用的技术指标，明白其含义，如何计算以及如何使用即可。
量化交易框架：现在有很多线上平台提供量化策略编写功能，集成了很多方便的工具，开发者专注于策略的开发，使用十分便捷。如：big quant、优矿、米筐。当然，也有很多开源的量化交易框架，开发者可以根据自己的需求进行二次开发，比如vnpy、easyquant等框架。量化开发人员应该选择一个适合自己的工具来实现量化策略。
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11月10日&量化交易入门:
用Python做股票指标分析和买卖时机选择
场景和工具：Pandas工具分解RSI指标
流程处理：业务场景分析建模和可视化
学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯
实战项目：利用A股数据模型，制定投资策略
场景工具：用Tableau学习如何管理数据
流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化
学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策
实战案例：利用可视化工具构建旅游客流量趋势地图
场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成
流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化
分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯
实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理
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