个人量化炒股是通过编写程序化策略来实现自动化交易，其核心是将选股和买卖时机的逻辑转化为可量化的规则。量化炒股的复杂程度因策略的深度而异。

基础版策略：例如双均线策略，这类策略只需要简单的编程和基础的统计知识。对于有一定编程基础的人来说，通常1-2周内就可以上手。

进阶版策略：涉及多因子模型、机器学习预测等复杂方法。这需要掌握更深的数学知识，如线性代数和概率论，以及算法优化，学习周期可能长达数月至数年。

在量化炒股中，有几个关键的技术门槛：

数据获取：需要处理分钟级或更高频的数据。回测框架搭建：要避免使用未来函数，确保策略在历史数据上的有效性。实盘接口对接：将策略应用到真实市场中。

对于普通投资者，建议从简单的策略开始，利用现成的量化平台（如聚宽、掘金等）来降低技术难度，重点在于培养策略设计的能力，而不是单纯的技术实现。

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