01结语
随着Python程式设计语言的盛行和普及化，越来越王承恩对怎样应用Python做金融创新统计数据预测和定量买卖充满著浓厚兴趣。但是不少人对定量股权投资本身存在很大的误会或格尼兹，有的是人过分脱离现实，指出能躺着赚钱（怕是只有岛国同学吧）；有的是人会固步自封，指出没啥卵用；也有的是人一味崇尚微积分模型的复杂程度，在程式设计和微积分中沉沦了方向。
单纯认知，定量股权投资就是可视化科技并采用很大的微积分方法去同时实现股权投资经营理念、同时实现股权投资路子的过程。所以定量据和人工智慧的发展，定量股权投资将成为市场的非主流股权投资辅助工具，并且将与传统的经济基本面预测和技术预测广度紧密结合。
所以定量股权投资应该怎样控制系统的自学呢？网路上关于Python和定量（Quant）的天然资源Bouzemont，十分繁杂，让很多踏进这一领域的人无人知晓所措。这些已经掌控了Python程式设计此基础的人，却无人知晓怎样瞄准定量的实际情景；而这些具有很大金融创新此基础和路子路子的人，却无人知晓怎样采用Python来同时实现路子。因此，责任编辑主要就紧密结合个人经
02定量天然资源撷取
定量能单纯分为统计数据处理、路子预测和路子继续执行三个组件，统计数据是此基础，路子预测是核心，其中路子智能化继续执行（演算法买卖）在国内由于政策限制实施起来比较麻烦事。从Python的角度观察，统计数据层往下降解，要自学的组件主要就有Pandas、Numpy、tushare、pandas_datareader以及一些食腐库等。路子层往下降解，要掌控的此基础辅助工具包括Pandas、matplotlib、scikit-learn、TA-lib、statsmodels等等。当然，在自学上述金融创新定量常见库前，控制系统的掌控Python程式设计此基础是很有必要的。从路子的角度观察，反射光玩Python是非常有限的，必须有自己的路子路子和方法论。所以路子的意念来自哪里？除了自身课堂教学归纳外，各种定量网络平台、高峰论坛、网志和学术研究期
01Python程式设计
构筑Python环境
Anaconda，所推荐采用：https://www.anaconda.com/
Pycharm，用的人也很多：https://www.jetbrains.com/pycharm/
入门自学
廖雪峰官方网站：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
菜鸟教程：https://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html
GitHub项目：https://github.com/goodchinas/pyquant
撷取notebook格式小项目，从入门到numpy、pandas、matplotlib等各种库的讲解和练习，非常适合新手入门。
高阶自学书籍
Python for Finance，2014,Yves Hilpisch中文版：Python金融创新大统计数据预测，人民邮电出版社Mastering Python for Finance，2015，James Ma WeimingPersonal Finance with Python，2018，Max HumberPython for Finance，2017，Yuxing YanDerivatives Analytics with Python，2015，Yves HilpischQuantEcon Lectures，2019，Thomas J. Sargent and John Stachurski定量股权投资以Python为辅助工具，2017，蔡立耑零起点Python大统计数据与定量买卖，2017，何海群定量买卖之路用Python做股票定量预测，2017，阿布02定量统计数据源
金融创新定量统计数据源主要就有三种：一是大统计数据网站，一般只有日线级统计数据；二是专业金融创新统计数据公司，如通联和万德，收费价格高但统计数据齐全且比较稳定；三是开源统计数据组件库，如Tushare，pandas-datareader，ccxt数字货币等，github上还有很多不一一列举。
Python开源统计数据
TuShare pro，中文财经统计数据接口包，有积分限制。
https://tushare.pro/BaoStock，与tushare类似，主要就提供国内股票行情统计数据、公司经济基本面和宏观统计数据：http://baostock.com/Quandl :https://www.quandl.com/国际金融创新和经济统计数据。
pandas_datareader：https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/从pandas中独立出来的统计数据开源库，丰富的统计数据源，包括美股、A股、宏观统计数据等。
yfinance：https://pypi.org/project/yfinance/雅虎财经统计数据api的修复。
ccxt：https://github.com/ccxt/ccxtpython数字货币开源接口其他统计数据源
通达信 （免费）聚宽：jqdatasdk（免费）新浪、雅虎、东方财富网（免费）Wind资讯-经济统计数据库（收费）东方财富Choice金融创新终端（收费）同花顺金融创新统计数据终端 （可免费导出）03在线定量网络平台和开源框架
国内网络平台（排名不分先后）：
BigQuant ：https://bigquant.com/人工智慧定量网络平台，社区和学院提供了较丰富的天然资源。
聚宽 ：https://www.joinquant.com/免费定量统计数据、投研辅助工具、定量自学体系
优矿 ：https://uqer.io/特色是广度报告、定量学堂和定量社区
万矿 ：https://www.windquant.com/金融创新大统计数据、路子研究和统计数据可视化
Ricequant ：https://www.ricequant.com/welcome/涵盖金融创新统计数据、股权投资组合管理与风险预测、定量投研买卖组件
掘金定量 ：https://www.myquant.cn/Factors ：http://factors.chinascope.com/专注于多因子预测，界面操作，黑盒子。
国外定量网络平台：
国外定量网络平台非常多，这里只所推荐两个。
Quantopian ：https://www.quantopian.com/posts比较知名的网络平台，旗下有定量三大件：pyFolio，zipline，alphalens
Quantstart：https://www.quantstart.com/网络平台文章提供了构建自己定量买卖控制系统的路子框架
开源框架（同时实现本地化）：
一般是直接在终端（cmd）上采用pip install xxx(库名）进行安装，有些可能需要下载安装包离线安装。
Zipline – 回测框架vnpy – python开源开发框架easytrader – 自动程序化股票买卖pyalgotrade – 基于事件驱动回测框架quantmod – 定量金融创新建模backtrader -量化回测框架定量股权投资专业网站、网志、高峰论坛
ARQ：https://www.aqr.com/Quantivity：https://quantivity.wordpress.com/page/2/ QuantLib:http://www.implementingquantlib.com/ NuclearPhynance: http://www.nuclearphynance.com/QuantNet Community：
https://quantnet.com/Udacity ：
https://www.udacity.com/course/machine-learning-for-trading–ud501Quant At Risk ：
http://www.quantatrisk.com/经管之家：
https://bbs.pinggu.org/forum-2166-1.html知乎 -宽客：
https://bbs.pinggu.org/forum-2166-1.html知乎 -定量：
https://www.zhihu.com/topic/19815465/hotGitHub : https://github.com/FMZ发明者定量买卖网络平台: https://www.fmz.com/bbs定量股权投资书籍
如果完全不懂金融创新股权投资理论，就谈定量股权投资，很容易流于形式，画出来漂亮的图表和路子，也就能
曼昆的宏微观经济学、米什金的《货币金融创新学》、罗斯《公司理财》、博迪《股权投资学》、《金融创新工程》、索罗斯《金融创新炼金术》）《计量经济学导论：现代观点》主要就自学时间序列预测、多元统计线性回归，可紧密结合Python的statsmodels、scipy、sklearn组件进行自学。
多因子微积分模型：此基础好的话能阅读砝码三因子的PAPER。此外，Barra风险微积分模型（多因子微积分模型扩展）是现在非常非主流的定量微积分模型，有很多能参考的资料，如《Barra Risk Model Handbook（US）》。
股权投资相关书籍
《打开定量股权投资的黑箱》 里什·纳兰《宽客》[美] 斯科特·帕特森《解读定量股权投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》忻海《漫步华尔街》麦基尔《海龟买卖法则》柯蒂斯·费思《买卖路子评估与最佳化》罗伯特·帕多《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗《定量股权投资—路子与技术》丁鹏《定量股权投资路子:怎样同时实现超额收益Alpha》吴冲锋《以买卖为生》埃尔德《高级技术预测》布鲁斯·巴布科克《积极型股权投资组合管理》格里纳德，卡恩《金融创新计量学:从初级到高级建模技术》斯维特洛扎《定量买卖怎样建立自己的演算法买卖事业》欧内斯特·陈《聪明的股权投资者》 本杰明·格雷厄姆《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔学术研究期刊
金融创新三大顶级期刊：
Journal of Finance、Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies其他金融创新股权投资期刊：
Journal of Accounting and Economics、Journal of Financial and Quantitative Analysis、Financial Analysts 、Journal Financial Management、Journal of Empirical Finance、Quantitative Finance、Journal of Alternative Investments、Journal of Fixed Income、Journal of Investing、Journal of Portfolio Management、Journal of Trading、Review of Asset Pricing Studies国内期刊：国内专门讨论定量股权投资
03结语
定量只汽车；但当你掌控了证券股权投资的专业知识，却不很大能在股票市场上赚到钱。一个不难观察到的现象是，很多金融创新专业人士在股票股权投资这个领域不很大能干出好的成绩，而一些非金融创新背景的人却表现优异。这可能与证券股权投资的非方法论性（艺术而不是科学）有关，买卖市场的本质是零和博弈（不考虑手续费等），尤其是期货买卖。但是不得不说这已经是个对专业要求越来越高的行当，因为在高收入的引诱下，各种高精尖人才都挤破脑袋往这个行业里钻。尤其是近几年，大型券商和基金招人连清北复交也不怎么鸟了，指定北美前五十高校，玩的微积分模型和技术也越来越花了。尽管专业的金融创新背景只是股权投资成功的必要条件（非充分条件），但是如果连基本的经济金融创新此基础也没有，要想与市场上的其他人玩，成为韭菜的概率就更高了。
参考资料
知乎：守株待兔《史上最全Quant天然资源重新整理》，原始出处已无从考证：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26179943
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