本人，入坑量化投资20多年，有时会在大学讲一讲量化投资的课程，说一点自己的意见吧。量化投资≈金融知识+计算机知识，想入门，最简单的办法是缺什么补什么，边实战边学习。
大象装冰箱分三步，量化的入门也分三步：1、第一步，了解一下量化投资是什么；2、第二步，对照量化投资的各个要点，重点补齐自己的短板；3、第三步，找到一些国际经典的量化书，深度学习并提升自己的水平。
致敬那些爱读书的人一、第一步，先了解量化投资的全貌，防止学习过程中盲人摸象。
像爱因斯坦的相对论一样，量化策略也分狭义量化投资和广义量化投资。通常人们将狭义量化投资理解成量化投资，所以，很多人以为对冲=量化投资，但这实际上这种策略只是量化投资的冰山一角。
至今为止，那些成功的传奇大师们无一不在强调，自己的交易完全出于理性而非聪明，这个理性即“可量化”，所以，从广义上来讲，这些大师的方法都是可以构建模型进行复制和追踪的。
如果按广义来分类，全景式投资策略可以分成五类：基本面量化、资产配置量化、阿尔法量化、贝塔量化、另类量化。他们之间彼此即有交叉，也有不同，也有着各个代表性大师。你在决定自己的量化学习前，一定要搞清楚量化投资都有什么。
二、第二步，量化投资是一个交叉学科，补齐短板很重要。
针对不同的人群，入门方法不同。一般人，懂金融的，不懂计算机；懂计算机的，不懂金融。所以，我这里只列两个课表（我在大学里教过的课），供你参考。
表一，给“懂计算机编程的，不懂金融的”小白看；
表二，给“懂金融的，不懂计算机的”小白看。
表一
表二
大家可以按上面的内容，看一看还有哪些知识有缺失，再找到相关的图书进行阅读。推荐复旦大学金融研究院陈学彬副院长的几本书，大家有兴趣可以看一看，其中，有几本书，我是二审，从中受益良多。
看书，对建立体系很有帮助，体系化学习也包括找一门课程学习一下。缺少金融知识体系的同学可以学习一下CFA(特许金融分析师)，知识体系主要由四部分内容组成：伦理和职业道德标准、投资工具（包括权益类证券产品、固定收益产品、金融衍生产品及其他类投资产品）、资产估值（含数量分析方法、经济学、财务报表分析及公司金融）、投资组合管理及投资业绩报告。下面课程主讲人李斯克、何旋都是曾经的学霸，出版有《CFA中文精讲》等书，有兴趣可以了解一下~~~
三、第三步，推荐一些国外的硬核书，对于想更进一步的同学可以参考阅读。
1)金融数学：金融工程概论（施普林格本科数学系列）（ for : An to ），本书通过资本资产定价模型 (CAPM) 讨论了衍生品定价和现代投资组合理论。对于希望深入研究数学金融世界的同学来说，这本书将是一本很好的过渡教材。
2）连续时间套利理论（牛津金融）（ in Time），如果在特定领域需要更多细节，它无疑为 Joshi、、 & 和 的作品提供了令人耳目一新的补充。此外，还有关于测度论、概率论和鞅的有用附录。
3)我如何成为一名 Quant：来自 25 位华尔街精英的见解（How I a Quant: from 25 of Wall 's Elite），涵盖了有关量化投资组合管理、衍生品定价、市场微观结构和风险管理的人类兴趣故事。
4)在黑匣子里面：关于量化交易的简单真理（ the Black Box: The Truth About ），尽管本书面向评估技术主题的非技术人员，但对于在量化基金工作、希望改进技术并以更严格的方式评估风险的量化交易员或量化开发人员而言，它同样有价值。
5）有效的C++，更有效的C++和有效的STL（ C++, More C++and STL），在 C++中的 55 种方法之外， 还提供了 85 种方法改进 C++ 编程，特别是标准模板库的使用。STL包含许多容器和算法，其中大部分高度适用于量化模型开发。如果只是为了避免重新发明轮子，那么值得阅读。
6）肥尾效应，一本量化投资的数学基础书（量化投资是如何在不确定性中寻找确定性），书中的例子从标普500到期权，主要是给搞量化金融的人看的，这本书讲的核心思想是前渐近论在实际投资中应用的价值。作者塔勒布将他的数学理论用于解释金融经济学、计量经济学和行为经济学的大部分失败可归因于使用了错误的分布。
上面六本书都是国外的，具体大家可以自行查找中文版。我自己也也出了一本量化投资的书，《GPT时代的量化交易：底层逻辑与技术实践》，有兴趣的同学可以看一看，做为入门是够用了。
问的同学多，所以，追更一下。入门==看书+++练习。
而练习现在有一个全球大名鼎鼎的量化公司正在搞比赛。在去年底新推出一个因子平台brain，可以方便大家简单上手练习量化投资的因子挖掘。毕竟，世坤是世界上最牛的量化公司之一。
这个平台的好处：一是，只需要一行代码，就可以测试，有回测，有夏普比率。相比其他来讲，新手容易上手。二是，速度很快，10秒完成，不像有些平台要等很久。三是，挖出来的因子如果合格，比较接近实战。世坤的因子提交是有要求的，这个要求很接近可实战的程度。
另外，这也是一个拼智商的地方。如果挖不出来因子，同学们就可以断了做量化的想法了。我看了一下，并不是很难。大家自己有什么想法可以自行测试（在美股）。毕竟，全世界最聪明的人很多都在那个上面了。
可以一行代码挖因子
现在全世界一共有近2万人在BARIN平台上竞赛，我在上面挖成功了13个因子，目前在2万人中排名572。全世界共有730个大学参加，中国一共有66所大学参加，清北复交都有很多同学和老师参加，这个量级是可以的了。
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