金融平台（掘金量化）量化PYTHON（一）-量化交易介绍
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定位
掌握数据挖掘/机器学习技术的应用场景；
从事量化策略工程师、量化策略分析师方向；
目标
掌握回测框架的使用；
掌握股票的量化投资策略；
量化交易简介
了解量化交易的定义以及类型；
说明量化交易的研究流程；
了解量化交易项目的工作内容；
1.量化交易定义（Quantitative trading）
定义：
量化投资策略是一种主要运用现代统计学和数学理论与机器学习算法的方法，通过计算机技术实现自动化交易行为的投资方式。
量化交易（量化投资）是从庞大历史数据中筛选出能带来超额收益的各种"大概率"事件来制定相应的策略，并通过数量模型验证并固化这些规律与策略。随后严格按照固定下来的策略来进行投资操作，并最终期达到长期稳定且超越平均收益的投资回报目标。
2.量化交易分类
这里主要研究量化投资-市场中性-Alpha策略-量化选股或择时。
3.量化交易研究流程
量化回测框架支持全面的数据系统，并采用回测机制对策略实施评估研究；具备实时模拟交易能力，并以助于实盘交易方案的选择；流程 如下所示：
3.1 分析结果
回测过程中表现的分析方法和策略结果如下：
3.2 量化策略
量化策略旨在借助计算机这一工具，在建立一套系统化的分析流程的基础上进行数据采集与处理，并运用预设的逻辑模型来进行分析、判断和决策。
本课程采用的量化策略平台为掘金量化版本号为3.0的系统；此外,同学亦可通过调用相关库函数自定义数据源路径;例如可利用tushare或akshare等第三方库接口进行数据抓取
量化策略流程如下：
- 涵盖公司财务信息以及其他相关数据源；
- 运用传统统计方法与机器学习模型进行综合数据分析与挖掘；
- 包括基于历史行情构建投资策略的过程；
- 涵盖股票市场中的常见问题及应对措施；
- 运用订单和成交记录进行深入的数据统计与分析；
- 详细描述了从下单到成交的完整流程；
- 支持真实投资者进行操作并监控市场动态
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