量化交易“从入门到精通”可分四步，每步给出可落地的工具与书单，按顺序执行即可。

筑基（0-3 个月）
目标：会写代码、懂市场、会回测。
语言：Python（pandas、numpy、matplotlib、backtrader）。
数据：Tushare、AKShare、聚宽（免费日/分钟级）。
任务：复现 5 个经典策略—双均线、布林带、动量、均值回归、ETF 轮动；记录收益、回撤、夏普。
书：《Python 量化交易》《以交易为生》。

进阶（3-12 个月）
目标：因子挖掘、风控、实盘对接。
框架：Zipline、RQAlpha、vn.py（CTP 期货实盘）。
因子：技术面（波动率、缺口）、基本面（ROE 同比）、情绪（北向资金）；用 Alphalens 做 IC、IR 分析。
风控：固定比例止损、ATR 止损、行业中性、单品种仓位≤2 资本金。
书：《Algorithmic Trading》《量化投资策略》Robert Kissell。

3. 机构级（1-3 年）
目标：多因子组合、订单执行优化、绩效归因。
组合：Barra 风格因子 + 自定义 alpha，用 cvxpy 做均值-方差或风险平价；滚动窗口做半衰加权。
执行：用 Calmar、滑点模型评估冲击成本；对接易盛、恒生 O32 或 Interactive Brokers API，拆单 TWAP/VWAP。
绩效：Brinson 归因、多因子收益拆解、最大回撤修复天数。
书：《Active Portfolio Management》《Quantitative Equity Portfolio Management》。

4. 自营/资管（3 年以上）
目标：低延迟、多资产、多策略并行。
硬件：托管机房+光纤+FPGA 行情解码，纳秒级时间戳。
策略：跨期套利、跨市场对冲、高频做市、机器学习订单流预测（XGBoost、LSTM）。
管理：K8s 容器化、实时风控仪表盘、子账户独立风控线；每日盘前压力测试（2008、2020 情景）。
合规：私募基金备案、适当性管理、定期向协会披露净值。

避坑提示：
过拟合—训练集夏普 5，实盘 5；用 Walk-Forward、贝叶斯收缩降低敏感参数。
成本忽略—+滑点>年化 3 的策略直接淘汰。
3. 数据偷看—未来函数、前复权价格错位；回测用“点九”后复权，信号滞后一日。

按以上路径，每阶段把“策略库、因子库、风控库”三板斧做扎实，再进入下一阶段，三年可从小白做到独立管理 9 位数资金。

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