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《32岁,我为什么从零学Python量化?》

  • 2026-10-11 07:50:33
《32岁,我为什么从零学Python量化?》
32岁,是的,我已经32岁了,上一次写公众号文章还是10年前,2016年我大四,那时候喜欢打篮球,喜欢看NBA,于是开通了这个公众号
先谈量化:
大学二年级的时候,那时候的微博还叫新浪微博,当时有个新浪微博NBA猜球游戏,有点类似体彩,就是在某一场NBA比赛开赛前押注比赛结果,如果你猜中的输赢及分差在一定区间内就算赢,就能分到奖池内的虚拟币。
一开始玩纯粹是觉得好玩(虚拟币没有什么用处)。玩到后来我开始研究决定一场比赛输赢的因素是什么,是主客场?是比赛场地气候及海拔?是球星配置?是当天球迷入座率?是当家球星状态?当家球星状态又是由什么决定的?哈登喜欢逛夜店,小城市的夜店肯定不如大城市的夜店好逛,如此多因素每个因素对比赛影响程度又是如何,也就是后来我才知道的词:“权重”,但当时的我不懂,当时我试图去给每个因素添加影响程度分级,同时又查询各个NBA球队主场位置和气候海拔,查如何获取当天场馆入座率...... 
因为做这一切的驱动力只是爱好,爱好会因为困难而放弃,推动一件事持续的做下去的动力光凭爱好还不够,它还需要激情和意志,需要更加深刻的动机。而且当时的我还没有接触到python编程和深度学习神经网络,因此后来也就没了下文
直到2019年春在某个学校的网络教室,刷网易云课堂的时候发现了吴恩达的《深度学习和神经网络》网课,听了几节课后我发现,深度学习和神经网络就是当时我在大二时寻求的东西,我豁然开朗,像是发现了新大陆,我开始找python编程相关的书籍,开始看网课学深度学习。
但是由于种种原因,依旧没能坚持下去
后来的我重新找到了工作,开始五年的打工生涯......
再谈投资:
进厂打工发现有同事在炒股,出于好奇我也下载了炒股app,开始买自己公司的股票,股价涨涨落落,追涨杀跌,炒了一年亏了三千块,对于新手来说,我觉得我当时亏了好多,亏的主要原因我归结为自己没有一套交易系统,只是凭感觉的买入卖出,看股票涨了就赶紧入手,怕上不了车,看跌了就赶紧卖掉,怕被套牢,有的时候还会轻信一些直播间的各种暗示,被骗上贼船。牛市的时候梭哈,结果刚进场,牛市变熊市,垂头丧气割肉后,牛市又回来了...
我想着我不能这样去投资,这样完全是一个投机者,就像打野球,没有战术,毫无章法,于是我想到了我之前接触的深度学习神经网络,是不是可以利用Python编写一套神经网络系统,根据多重因素,以及股市多年积累的庞大数据,训练一套没有感情的程序,去代替有各种天然缺陷的人性的决策。就像当年研究各种因素是如何影响一场篮球比赛的胜负,去研究股市的一些有迹可循的规律
于是我打算重新拾起多年前接触的Python编程以及深度学习和神经网络,从零开始搭建一套量化投资系统,用AI辅助投资决策
我打算怎么做:
我是一个资深的钢铁侠迷,第一部里面,托尼在首次测试Mark2战甲的时候对贾维斯说过:"Sometimes you gotta run before you can walk"。
是的,和之前循规蹈矩的学习路径不同,这次我准备:用以致学,而非学以致用。 不是学完了再干,而是为了干成一件具体的事,去学需要的那些知识,就像做毕业设计一样。因为根据我对我的了解,学完再干的计划,走出学校以后就没有成功过。
我准备把通往“AI量化投资”的终局,拆分成三个层层递进的阶段。每个阶段都有明确的目标、需要学习的Python库、以及可以直接执行的任务。
三个学习阶段总览:
第一阶段:数据猎人 (第1个月)
  目标:能稳定、自动地获取任意股票的行情和财务数据。
  我将在公众号中分享我如何成功抓取股市数据的代码和截图,例如如何一键下载茅台20年的历史数据
第二阶段:策略工匠 (第2~3个月)
  目标:能将一个简单的投资想法,写成代码并回测,看它是否有效。实现“用Python验证投资想法”的闭环。
  我将分享策略的回测结果,比如利用深度学习写了一个简单的5日线上穿30日线策略,回测看是否赚钱
 第三阶段:AI指挥官 (第4~6个月)
  目标:引入AI模型,让机器发现数据中的规律,并尝试生成投资信号。
  我将分享第一个AI预测模型,比如我用机器学习模型预测第二天开盘涨跌
自学方法:
比起十年前,现在最大的优势是身处AI时代,我将把DeepSeek,ChatGPT、Claude或Kimi等大模型,当成24小时的私教提升学习效率,同时各大平台有丰富的自学资料,包括不局限于网易云课堂,B站,等等
以上内容为整体框架,后续我会做到每周一更新,记录更加详细的学习路径,分享学习笔记,代码以及踩坑记录等
谢谢看完,晚安~

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