今日（12.11日）创业板指“V型”反弹涨1.25% AI应用方向多股涨停。详情点击

来源：网络 发布时间：2023-12-11 14:52:56 点击量：

大盘全天探底回升，创业板指领涨。盘面上，AI应用方向继续活跃，其中传媒股集体大涨，出版传媒、山东出版、龙版传媒、皖新传媒等近10股涨停。多模态概念股维持强势，因赛集团涨超10%，云鼎科技、苏州科达涨停。MR概念股震荡走强，五方光电、亿道信息涨停。券商等金融股午后拉升带动指数反弹，浙商证券涨停。

下跌方面，锂矿股集体调整，吉翔股份跌超5%。总体上个股涨多跌少，全市场超3900只个股上涨。沪深两市今日成交额9115亿，较上个交易日缩量503亿。板块方面，传媒、MR、多模态、煤炭等板块涨幅居前，锂矿、食品、白酒、黄金等板块跌幅居前。截至收盘，沪指涨0.74%，深成指涨0.82%，创业板指涨1.25%。

（一）第一步：量化交易的养成

正如在「量化的定义」中谈及的，大多数人会侧重在「数学模型」四个字上，而忽略了量化的另一个核心要义——交易。在整个量化策略的构建中，我们需要先将交易逻辑转换成数学语言，再通过编程语言等工具实现数学语言到程序的转化。

在这三个步骤、两次转化的过程中，其底部，是由扎实的交易逻辑做支撑。交易素养的培养是一个需要时间积累的过程，这也是传统金融从业者转行做量化时的一大优势。

而目前大多量化团队也没有做到「全自动化交易」，由于数学模型自身的局限，以及黑天鹅、周期轮动等因素的影响，大部分量化团队还是保持人工+智能的方式进行量化投资，这也更加提升了量化研究员本身对交易的理解。

意识到量化的底层逻辑是由什么支撑后，这名学员消除了最开始的竞争焦虑，不再忧心「量化更偏爱程序员」的传言，开始逐步投入自己该做的事情。

由于学员属于金融后端的工作，除了基础的金融知识外，还需要补充一些前端交易的内容，于是决定从学习和模仿投资大佬们所分享的交易经验开始入门，在工作和学习编程之余，阅读了一些经典投资传记，并记录和梳理了大量的读书笔记，尝试站在巨人的肩膀上进行快速成长。

《巴菲特的第一桶金》作为最出圈的投资者，伟大的投资家沃伦·巴菲特，用37年，22笔投资，赚得了自己的第一个1亿美元。书中再现了这一历程中巴菲特的进化、思考和他的投资路线图。
《彼得·林奇的成功投资》作为华尔街最为优秀的股票投资者和证券投资基金经理之一，彼得·林奇在书中分享了他的选股逻辑，告诉普通投资者如何成为股票投资专家。只要仔细观察一下商业的发展趋势，留心一下周围的世界，从购物中心到自己工作的地方，你就可以比专业分析人员更早地发现那些潜在的将会大获成功的公司。
《战胜一切市场的人》在本书中，这位传奇的金融天才用清晰简单的语言分享了自己在赌场和市场这两大领域的激动人心的冒险之旅，并分享了他击败庄家、战胜市场的秘诀，比如盯住“5”和“A”两张牌，就能决胜21点；而“凯利公式”“科学预测”和“价格锚点”则是战胜市场的最重要的投资策略。
《笑傲股市》本书作者威廉·欧奈尔是华尔街经验最丰富、最成功的资深投资人之一，在这本书中总结了他的选股模式CAN SLIM，也被众多投资者应用于量化领域的实现。美国个人投资者协会将本书中的CAN SLIM方法与彼得·林奇和沃伦·巴菲特的方法进行比较后，于2001年发表独立研究，结果显示CAN SLIM方法每年都可以取得最好和最持续稳定的业绩，是最佳投资系统方案。

（二）第二步：从Python上手编程

在学习投资交易的同时，该学员开始尝试补齐最大的短板——编程，尝试从网红编程语言Python入手，快速上手量化所需的编程工具。

1.Python是学习量化的拦路虎吗？

这个对于很多人来说曾经是魔王级难度的关卡，在网红编程语言Python的帮助下，大大降低了我们与编程之间的距离。而对于量化小白而言，除了Python简单易学的特性外，其强大的模块社区支持，也能很好的帮助量化交易员实现大量机器学习算法模型。

很多时候，我们不需要花大量的时间研究如何用编程去实现某个算法，而只需要去了解算法，并懂得如何将其应用就行了。相当于为侠客配备好了武器库，而我们只需要专注于练好武功心法即可。Python能够帮助很多量化交易员大大加快了编程效率。

2.如何自学Python

关于Python的学习，和大多数人一样，他购买了大量的学习资料，也曾询问过我相关内容的推荐，和学习方法，我给了他两方面的建议：

第一：在学习前期语法和pandas阶段，尽可能快速的学习和掌握知识，学习过程中可以不求甚解。在大致理解了整体框架和Python能提供的功能后，在后续的实践案例中进行一次次巩固，才能在自学过程中快速又精确的掌握自己最需要的技能。

第二：书籍推荐：图灵系列丛书中非常经典的「动物书」系列：

语法入门《Python编程 从入门到实践(第二版)》

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