量化投资 · 教学指南

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一份可运行的 Python 量化教学指南：动手实现、跑得通，强调「原理 + 公式 + 可运行代码」三位一体。所有代码在本地运行（PyTorch + 真实数据），结果图表作为静态图嵌入正文，无需在线执行。

本指南是配套技术综述的「怎么做」之书；想先建立全局认知、理解「为什么」，请看 量化技术综述 ↗。

怎么用这本书

• 每章先讲清金融含义，再讲数学与代码；技术一律「结合金融」来讲。
• 代码有两份形态：正文里的讲解片段 + 指向 guide/code/chXX_*.py 的可独立运行完整脚本。
• 数据采用「快照优先」范式（首次拉取落盘，默认读快照），保证可复现。

章节地图（陆续发布）

地基主线：ch0F 金融地基 → ch00 环境与第一个策略 → ch01 数据处理 → ch03 因子 → ch04 回测引擎 → ch06 树模型/Qlib。 其后扩展到深度学习、强化学习、大模型与 Agent、A股实务与实盘工程。完整大纲与进度见仓库内 guide/OUTLINE.md 与 README.md。

免责声明

本书为个人学习笔记，内容仅供学习研究，不构成任何投资建议。市场是对抗性的，任何回测曲线默认假设其过拟合，直到被严格证伪。