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被优化后,我用Python做了个量化模型

2026-09-02 19:29:09

被优化后,我用Python做了个量化模型

不是金融大佬，是普通人自学记录

去年被优化后，除了了解AI，

我瞎学了量化投资。

不是想成为股神，

是想搞清楚：普通人能不能用代码，在股市里赚点小钱？

今天，想和你分享我这半年的自学过程。

不装专家，只说真话。

为什么学量化？

1. 好奇

网上总看到"量化基金年化20%+"。

我想知道：是真的吗？普通人能做到吗？

2. 无聊

被优化后时间多，想找点有挑战的事做。

3. 穷

想试试能不能用代码赚点钱，哪怕只是买菜钱。

我的学习路径（踩过的坑）

第一阶段：盲目自信（2礼拜）

想法：学Python → 写策略 → 赚钱

行动：买了Python课（学了一个月）

看了10本量化书（没看懂）

尝试写第一个策略（失败了）

结果：亏了5000元（模拟盘）

发现：会写代码 ≠ 会赚钱

第二阶段：回归基础（1个月）

想法：先搞懂股市基本规律

行动：学基础知识

：收集数据

：简单分析

结果：没赚钱，但懂了基本逻辑

发现：数据比代码重要

第三阶段：建立系统（2个月）

想法：做个完整的量化系统

行动：数据系统

：策略系统

：回测系统

结果：有了完整系统，但策略还是不赚钱

发现：回测赚钱 ≠ 实盘赚钱

第四阶段：实战调整（3个月）

想法：用真钱试试（小钱）

行动：选了个最简单的策略

：小资金实盘

：持续优化

结果：3个月，亏了2800元（token花销）

发现：有搞头，但没搞对

我的量化系统（简化版）

1. 数据从哪里来？

免费渠道：新浪财经、腾讯财经API

自己整理：Python爬虫每天自动下载

存储：SQLite数据库（简单，够用）

2. 用什么策略？

我试了10+个策略，最后留下这个最简单的：

伪代码，不是真实代码

def select_stocks():

1. 排除ST股票

stocks = exclude_ST(stocks)

2. 选5个因子打分

- 市盈率（PE）低

- 市净率（PB）低

- 近期涨幅小（不追高）

- 成交量活跃

- RSI超卖（可能反弹）

3. 综合打分，选前10名

top10 = sort_by_score(stocks)[:10]

4. 分散买入（买5只）

return top10[:5]

3. 什么时候买卖？

买：每周一开盘买

卖：每周五收盘卖（或达到止盈止损）

调仓：每周重新选股

4. 风险怎么控制？

单只股票不超过20%仓位

止损：亏损8%强制卖出

止盈：盈利20%考虑卖出

大盘不好时空仓

半年的收获（不只是钱）

1. 认知上

理解了市场复杂性：股市不是简单的"低买高卖"

认识了数据价值：有数据支撑的决策更可靠

接受了不确定性：再好的策略也可能亏钱

2. 技能上

Python编程：从0到能写完整系统

数据分析：会用Pandas处理大量数据

系统思维：从数据到策略到执行的全流程

3. 心态上

更理性：不被情绪左右投资决策

更有耐心：量化是长期游戏

更谦卑：市场永远是对的

给想尝试的你的建议

如果你也想学量化：

不要：不要想快速赚钱

：量化是慢功夫不要all in

：用闲钱，小资金开始不要迷信策略

：没有永远赚钱的策略不要自己闷头学

：多看别人分享，多交流

从Python基础开始：不用很深，能处理数据就行从免费数据开始

：新浪、腾讯API足够入门从模拟盘开始

：至少模拟3个月再实盘从简单策略开始

：越简单越容易理解

（目前我都是一边deepseek问，一边看明白代码的）

我的学习资源（免费）

Python：菜鸟教程、廖雪峰Python教程

量化：JoinQuant社区、RiceQuant社区

数据：Tushare（需要token）、AKShare

书籍：《Python金融大数据分析》、《量化投资：以Python为工具》

最后的话

量化几个月，我最大的收获：

不是赚了多少钱，

是学会了用数据和逻辑做决策。

在情绪化的股市里，

保持理性和纪律，

这比赚钱更重要。

我现在依然：

主要收入：AI修图（稳定）

量化投资：小资金尝试（学习）

心态：赚了开心，亏了学习

我不是量化专家，

只是一个被优化后，

用代码探索股市的普通人。

如果你也对量化好奇，

我们可以一起学习，一起踩坑。

风险提示：

量化投资有风险，本文仅为个人学习记录。

不构成投资建议，实盘需谨慎。

投资有风险，入市需谨慎。

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