入门阶段：
《漫步华尔街》马尔基尔——先理解市场效率与被动投资逻辑，为量化思维打底。
《打开量化投资的黑箱》Rishi K. Narang——用通俗语言拆解量化对冲基金的真实工作流程。

进阶阶段：
3.《Algorithmic Trading》Ernie Chan——提供可复制的Python策略源码，侧重统计套利与动量。
4.《量化投资策略》Robert Kissell——系统讲解组合构建、交易成本与绩效归因。

高阶阶段：
5.《Advances in Financial Machine Learning》Lopez de Prado——机器学习在因子挖掘、组合优化中的前沿方法。
6.《统计套利》Andrew Pole——配对交易、均值回归的经典理论与实战细节。

配套动作：
• 每读一章，用Tushare或优矿复现书中案例；
• 把夏普、最大回撤、换手率三个指标做成模板，随时检验策略；
• 读完3本后，在聚宽或掘金量化平台跑小资金实盘，验证逻辑。

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