本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，資料輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到程式語言的選擇，如果不想苦惱資料輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平臺。
一、資料
首先，必須是資料，資料是量化投資的基礎
如何得到資料？
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票資料網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供資料來源
TuShare：TuShare -財經資料介面包，基於Python的財經資料包，利用Python進行摘取
如何儲存資料？
Mysql
如何預處理資料？
空值處理：利用DataFrame的fill.na()函式，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
資料標準化
資料如何分類？
行情資料
財務資料
宏觀資料
二、計算語言&軟體
已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融資料分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配
Matplotlib：畫相簿
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模組
TuShare：免費、開源的python財經資料介面包
Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數視覺化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的除錯功能，能代替Matlab的WorkSpace變數視覺化
推薦的python學習文件和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程式基礎的人來先看，涉及到python的基本資料型別、迴圈語句、條件語句、函式、類與物件、檔案讀寫等很重要的基礎知識。
涉及到資料運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文件，文件中的不僅有API，還會有寫例項教程
pandas文件
statsmodels文件
scipy和numpy文件
matplotlib文件
TuShare文件
第二，推薦《利用Python進行資料分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融資料的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，資料輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到程式語言的選擇，如果不想苦惱資料輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平臺。
一、資料
首先，必須是資料，資料是量化投資的基礎
如何得到資料？
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票資料網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供資料來源
TuShare：TuShare -財經資料介面包，基於Python的財經資料包，利用Python進行摘取
如何儲存資料？
Mysql
如何預處理資料？
空值處理：利用DataFrame的fill.na()函式，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
資料標準化
資料如何分類？
行情資料
財務資料
宏觀資料
二、計算語言&軟體
已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融資料分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配
Matplotlib：畫相簿
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模組
TuShare：免費、開源的python財經資料介面包
Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數視覺化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的除錯功能，能代替Matlab的WorkSpace變數視覺化
推薦的python學習文件和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程式基礎的人來先看，涉及到python的基本資料型別、迴圈語句、條件語句、函式、類與物件、檔案讀寫等很重要的基礎知識。
涉及到資料運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文件，文件中的不僅有API，還會有寫例項教程
pandas文件
statsmodels文件
scipy和numpy文件
matplotlib文件
TuShare文件
第二，推薦《利用Python進行資料分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融資料的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library