量化投资学习之路：从平台掌握到模型研发

"这篇文档是李洋分享的关于量化投资学习和实践的总结，主要讲述了量化平台掌握、模型研发以及自我学习的过程。作者强调了掌握至少一个量化交易平台如TB、MC、金字塔或易盛，以及熟悉至少一种编程语言如MATLAB、C/C++、JAVA或Python的重要性。在模型研发方面，作者提倡‘大道至简’的原则，认为模型背后的逻辑应简洁，而不是模型本身的复杂程度。他还提到，量化投资是个持续学习和思考的过程，个人的理念和方法会随着时间和经验的积累而发展变化。" 文章中提及的知识点包括： 1. **量化交易平台**：TB（TradeBlazer）、MC（MultiCharts）、金字塔和易盛是常见的量化交易平台，建议投资者至少熟练掌握其中一个，尤其是TB，因为其用户基数较大。 2. **编程语言**：MATLAB、R、SAS、C/C++、JAVA和Python都是量化投资中常用的语言，推荐先掌握MATLAB，然后逐步熟悉其他语言，至少需要熟悉一种语言以进行模型开发。 3. **模型研发**：模型的研发核心是逻辑的简洁性，而非模型本身的复杂性。简单逻辑的模型更具有生命力，即使模型本身可以是复杂的，但其背后的原理应该易于理解。 4. **期货模型**：在期货模型的研发中，作者强调“大道至简”的原则，认为模型的参数多少并不直接决定模型的可靠性，而是逻辑的清晰度更为关键。 5. **学习路径**：量化投资的学习是个系统工程，涉及到广泛的书籍阅读、论坛交流和实际操作。作者推荐了一些书籍，如《期市截拳道》、《量化投资：策略与技术》等，并提到了一些在线资源，如人大经济论坛、MATLAB技术论坛的量化投资板块和海洋部落。 6. **个人成长**：投资理念和个人思考会随时间演变，否定自我和持续学习是个人成长的重要部分。量化投资领域需要不断探索和实践，付出不一定有收获，但不付出肯定无法进步。 7. **论坛资源**：人大经济论坛、MATLAB技术论坛和水木程序化交易板块是获取量化投资知识和交流经验的宝贵平台。 这篇文章提供了量化交易初学者一个初步的学习框架，强调了基础技能的掌握、理论与实践的结合以及个人理念的形成与发展。