量化投资c++学习路线

对于量化投资的学习路线，个人认为应该依次掌握以下方面：

1. 统计学基础知识：包括基本统计概念、假设检验、统计推断等；
2. 金融市场基础知识：包括金融产品、市场结构、交易策略等；
3. 编程基础：包括Python编程、数据结构与算法等；
4. 量化金融基础：包括策略设计、回测模拟、组合优化等；
5. 机器学习和深度学习技术：包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度神经网络等。

可以通过自学、参加培训班、听课程等多种方式来进行学习，在实践中逐步加深对理论知识的理解，提升投资能力。