量化交易入门到精通的系统路径可分四步：

1. 基础搭建
- 数学：线性代数、概率统计、时间序列（推荐《统计学习方法》）
- 编程：Python+Pandas+NumPy+Backtrader（官方文档+《Python for Finance》）
- 金融：理解订单簿、滑点、交易成本（《Algorithmic Trading》）

2. 策略开发
- 入门：均线交叉、动量/反转、配对交易（聚宽/优矿可回测）
- 进阶：机器学习因子（XGBoost、LSTM）、高频微观结构（《Advances in Financial Machine Learning》）
- 风控：凯利公式、最大回撤控制、分层仓位管理

3. 实盘部署
- 券商API：IB、中泰XTP、掘金量化（支持C++/Python）
- 系统架构：事件驱动（vn.py）、分布式回测（DolphinDB）
- 监控：实时盈亏、异常熔断、日志追踪

4. 资源与避坑
- 数据：Tushare（免费）、Wind（机构）、Tick数据（通联/交易所）
- 社群：BigQuant、知乎「量化投资」专栏
- 避坑：过拟合（Walk-Forward分析）、幸存者偏差、策略同质化

建议：先用Backtrader跑通一个简单策略（如20/60日均线），实盘小资金验证3个月，再逐步迭代。

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