当我在一家投资管理公司担任系统开发工程师时，我了解到要在量化金融领域取得成功，您需要精通数学、编程和数据分析。算法或量化交易可以定义为设计和开发统计和数学交易策略的过程。这是一个极其复杂的金融领域。那么，问题是您如何开始算法交易？我将向您介绍五个您应该学习的基本主题，以便为您进入这个迷人的交易世界铺平道路。我个人更喜欢Python，因为它提供了相当程度的自定义、开发的简便性和速度、测试框架以及执行速度。所以所有这些主题都集中在PythonforTrading上。1.学习Python编程为了在数据科学事业中茁壮成长，您需要扎实的基础知识。无论您选择哪种语言，都应该用该语言彻底理解某些主题。以下是您应该了解的有关Python生态系统中的数据科学的知识：环境设置——包括创建虚拟环境、安装所需的包以及使用JupyterNotebook或Googlecolabs。数据结构-一些最重要的pythonic数据结构是列表、字典、NumPy数组、元组和集合。我在链接的文章中收集了一些示例供您学习。面向对象编程——作为一名定量分析师，您应该确保自己善于编写结构良好的代码，并定义了适当的类。在使用Pandas、NumPy、SciPy等外部包时，您必须学会使用对象及其方法。2.知道如何处理财务数据数据分析是财务的重要组成部分。除了学习使用Pandas处理数据框外，在处理事务数据时还应注意一些特定主题。如何使用Pandas探索数据毫无疑问，Pandas是Python数据科学堆栈中最重要的包之一。您可以使用包中定义的功能完成几乎所有主要任务。专注于创建数据帧、过滤（loc、iloc、查询）、描述性统计（摘要）、连接/合并、分组和子集。如何处理时间序列数据交易数据就是时间序列分析。您应该学习对数据重新采样或重新索引数据，以将数据频率从几分钟更改为几小时，或者从一天的OHLC数据更改为周末数据。例如，您可以使用resample函数将1分钟时间序列数据转换为3分钟时间序列数据：df_3min=df_1min.resample('3Min',label='left').agg({'OPEN':'first','HIGH':'max','LOW':'min','CLOSE':'last'})3.如何编写基本的交易算法从事量化金融工作需要对统计假设检验和数学有扎实的理解。掌握多元微积分、线性代数、概率论等概念将为您设计和编写算法打下良好的基础。您可以从计算股价数据的移动平均线开始，编写简单的算法策略（例如移动平均线交叉或均值回归策略）并了解相对强弱交易。在实践这一小而重要的飞跃并了解基本统计算法的工作原理之后，您可以研究机器学习技术的更复杂领域。这些需要对统计和数学有更深入的了解。您可以从两本书开始：《定量交易：如何建立自己的算法交易业务》—博士。ErnestChan《关于算法交易和DMA的书》—BarryJohnson它会检查，对吧？下一步是将策略暴露给历史交易数据流，这将生成交易信号。执行的交易将有相关的损益(P&L)，所有交易的总和将为您提供总损益。这称为回测。回测需要你精通数学、统计学、软件工程和市场微观结构等多个领域。您应该学习以下一些概念，以便对回测有一个体面的理解：您可以从了解技术指标开始。探索名为TA_Lib的Python包以使用这些指标。使用抛物线转向指标等动量指标并尝试计算交易成本和滑点。学习绘制策略的累积回报图并研究策略的整体表现。影响回测性能的一个非常重要的概念是偏见。您应该了解优化偏差、前向偏差、心理容忍度和生存倾向。5.绩效指标——如何评估交易策略能够简洁地说明您的策略对您很重要。如果您不了解您的策略，任何外部监管变化或制度转变的机会，您的策略都会开始表现得很奇怪。一旦您自信地理解了该策略，以下性能指标可以帮助您了解该策略的实际优势和劣势：夏普比率-启发式地描述策略的风险/回报率。它量化了您可以根据股票曲线所经历的波动水平获得的收益。波动性-量化与策略相关的“风险”。夏普比率也反映了这一特点。标的资产的较高波动性通常会导致权益曲线的风险较高，并导致夏普比率较小。MaxDrawdown-策略资产曲线上最大的峰谷整体下降百分比。由于最大回调受其影响，因此常与动量策略结合研究。学习使用numpy库进行计算。容量/流动性-确定战略可扩展性以增加资本。许多基金和投资经理在战略性增加资本配置时都会遇到这些能力问题。CAGR-衡量策略在一段时间内的平均增长率。其计算公式为：（累计策略收益）^（252/交易天数）—1
