zwquant学习路线图

ZwQuant是一个专注于量化投资的开源社区，如果你想学习相关的知识和技能，可以参考以下的学习路线：

1. **基础知识**：
- 编程语言：Python是主要工具，了解基础语法、数据结构、列表推导式等；
- 数学基础：概率论、统计学、微积分对于理解金融模型很重要；
- 统计分析：掌握pandas、NumPy、Matplotlib等数据分析库。

2. **Python量化入门**：
- 掌握Quantopian、Backtrader、Zipline等Python量化平台或库；
- 学习基本的阿尔法和贝塔策略、技术指标分析。

3. **机器学习与量化**：
- 了解线性回归、SVM、随机森林等模型在预测市场走势中的应用；
- 学习TensorFlow Finance、Keras或PyTorch等深度学习框架。

4. **实盘交易与风险管理**：
- 开设模拟账户进行实战训练，熟悉交易规则和回测系统；
- 学会资金管理、风险控制和交易心理学。

5. **持续学习与进阶**：
- 关注量化金融领域的最新研究和技术动态；
- 参加研讨会、培训课程或者加入 ZwQuant社区与其他从业者交流。