从零起步，两年时间怎么分配才不浪费
两年听起来很长，但如果你每天只能挤出两三个小时，真正有效的学习时间不过1500小时左右。拆成四个阶段，每个阶段半年，节奏刚好。
第一阶段 第1到6个月 把Python和金融常识焊在脑子里
别急着看策略。先学会用Python处理数据。目标很简单：能读取股票和期货的日线数据，算均线、算收益率、画K线图。推荐用pandas和matplotlib，这两个库是量化的两条腿。
金融常识同步补。你不需要考CFA，但要搞懂几个核心概念：股票是公司所有权凭证，期货是远期合约，保证金交易自带杠杆，T+0和T+1的区别，涨跌停怎么影响成交。这些不搞明白，后面写出来的策略全是幻觉。
每天抽半小时看盘后数据，把沪深300成分股和主要期货品种（螺纹钢、豆粕、原油）的走势图翻一遍，坚持三个月，盘感自然来。
第二阶段 第7到12个月 回测框架搭起来，历史数据跑通
回测是量化的命根子。没有回测，你的策略就是赌大小。
用backtrader或者vn.py，选一个顺手的。先别追求高频，从日线级别开始。写一个最简单的双均线策略：5日均线上穿20日均线买入，下穿卖出。拿贵州茅台、宁德时代、螺纹钢主力合约各跑五年数据。
重点看三个指标：年化收益、最大回撤、夏普比率。年化收益低于8%的策略直接扔掉，最大回撤超过30%的要警惕，夏普比率低于1说明风险调整后收益不合格。
这个阶段你会频繁遇到未来函数、幸存者偏差、滑点没算这些坑。每踩一个坑，记下来。坑踩够了，水平就上来了。
第三阶段 第13到18个月 开发三到五个独立策略，股票期货分开做
股票策略和期货策略逻辑完全不同。股票适合做多因子选股，期货适合做趋势跟踪和套利。
股票端：用聚宽或者米筐的平台，试多因子模型。价值因子（市盈率、市净率）、动量因子（过去20日涨幅）、质量因子（ROE、毛利率）各选两个，等权合成打分，每月调仓一次。回测2018年到2023年的数据，看看能不能跑赢中证500。
期货端：做趋势跟踪。布林带突破、ATR止损、唐奇安通道，这三个经典工具组合起来，在螺纹钢、铁矿石、原油上测试。期货自带杠杆，仓位管理比股票严格三倍。单品种保证金占用不超过总资金的10%，总仓位不超过50%。
每个策略都要写清楚入场条件、出场条件、止损规则、仓位公式。写成文档，以后忘了还能翻。
第四阶段 第19到24个月 模拟盘跑三个月，小资金实盘验证
回测漂亮不代表实盘赚钱。滑点、手续费、流动性冲击，这三个东西会吃掉你一半的利润。
先用模拟盘跑三个月。每天记录策略信号和实际成交价的差异。如果模拟盘年化收益比回测低5%以上，说明回测参数过拟合了，回去改。
模拟盘稳定后，拿两万块真金白银进场。先做股票，因为波动小、容错高。跑三个月，再拿一万块做期货。期货仓位控制在20%以内，只做主力合约。
实盘阶段最重要的不是赚钱，是活下来。每笔交易设好止损，亏损超过总资金2%立刻砍仓。连续三笔亏损就停手一周，复盘找原因。
股票和期货的量化逻辑差在哪
股票量化赚的是企业成长和市场情绪的钱。多因子模型本质是找出一篮子未来大概率跑赢平均的股票。A股散户多，动量因子和反转因子经常交替有效，需要动态调整权重。
期货量化赚的是波动和趋势的钱。商品期货有季节性、库存周期、宏观驱动，趋势一旦形成持续时间长。但期货是零和博弈，你的对手是产业资本和量化私募，信息劣势明显。所以期货策略必须严格纪律，信号来了就执行，不预测顶底。
股票适合中低频，按月或周调仓。期货适合中高频，日内或隔夜。两者搭配，资金曲线更平滑。
两年之后你该达到什么水平
能独立写出一个完整的回测框架，包含数据清洗、信号生成、仓位管理、绩效评估四个模块。能识别一个策略是过拟合还是真有效。能管住手，不因为连续亏损就乱改参数。
股票端跑通一个年化10%到15%、最大回撤20%以内的多因子策略。期货端跑通一个年化15%到25%、最大回撤25%以内的趋势策略。实盘资金不超过五万，但每一笔交易都有记录、有复盘。
量化投资不是比谁跑得快，是比谁活得久。两年时间够你从零到一，但不够你从一到十。剩下的路，靠实盘慢慢磨。
几个容易踩的坑
不要一上来就搞机器学习。LSTM、随机森林这些模型，没有扎实的数据处理和特征工程，出来的结果全是噪音。先用简单线性模型跑通全流程。
不要同时学太多品种。股票和期货选一个先做深，另一个当副业。两个都做，精力分散，哪个都做不好。
不要忽视交易成本。A股印花税千分之一，期货手续费万分之一到万分之三，加上滑点，高频策略一年吃掉你20%的收益很正常。回测必须把这些算进去。
不要迷信回测夏普比率超过2的策略。实盘能有一半就不错了。过高的夏普通常意味着过拟合或者数据泄露。
两年时间，说长不长，说短不短。每天坚持两小时，按这四个阶段走，你能超过90%的散户。剩下的，交给市场。
