量化交易到底在做什么
很多人以为量化交易就是写个程序自动买卖，躺着赚钱。真这么简单，程序员早把市场搬空了。量化交易本质是用代码把交易逻辑固定下来，让机器帮你盯盘、算数、下单。股票市场几千只票，期货市场几十个品种，人脑处理不过来，机器可以。
但机器不聪明，你喂它什么逻辑，它就执行什么逻辑。逻辑错了，亏钱速度比手动交易快十倍。所以编程技能只是入场券，真正决定生死的是你对市场的理解。
必学的编程语言
Python是首选，但别只会Python
Python语法简单，库多，社区活跃。pandas处理K线数据，numpy算指标，backtrader或vnpy做回测，这些工具让新手能快速上手。股票日线级别策略，Python完全够用。
期货高频交易？C++才是王道。延迟要求微秒级，Python的解释器慢得让人着急。很多私募核心撮合引擎用C++写，Python只负责策略研究和信号生成。
至少再学一门语言
R适合统计分析和因子挖掘，Matlab在衍生品定价领域有历史积累，Java在大型交易系统里常见。不用精通，能看懂、能改代码就行。
数据结构与算法不是面试造火箭
为什么回测快慢差十倍
同样一个双均线策略，有人回测十年数据花三秒，有人花三分钟。差别就在数据结构和算法。用pandas的rolling函数算均线，比for循环快百倍。用numpy向量化操作，比逐行遍历快千倍。
期货tick数据一天几十万条，股票level2数据更夸张。不会用哈希表、队列、堆这些基础结构，程序跑起来就卡死。
代码演示：双均线回测核心逻辑
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设df有datetime和close两列
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['signal'] = np.where(df['ma5'] > df['ma20'], 1, -1)
df['position'] = df['signal'].shift(1)
df['return'] = df['close'].pct_change() * df['position']
df['cum_return'] = (1 + df['return']).cumprod()
这段代码简单，但包含了量化核心：信号生成、仓位管理、收益计算。优化点在于避免未来函数，处理停牌、涨跌停。
数据库和数据处理能力
数据是量化的粮食
股票财务数据、期货仓单数据、宏观经济数据，来源五花八门。MySQL存结构化数据，MongoDB存非结构化数据，Redis做缓存。不会写SQL，连数据都取不出来。
时间序列数据库比如InfluxDB、DolphinDB在量化圈越来越火。它们针对高频数据优化，查询速度快。
数据清洗比建模重要
缺失值填充、异常值处理、复权计算，这些活占量化工程师70%时间。一只股票停牌半年，复牌后价格跳空，不回填数据，回测结果全是假的。
回测框架和实盘接口
回测不是过家家
回测要模拟滑点、手续费、成交量限制。股票买入按手算，期货有保证金和强平。专业回测框架比如vnpy、rqalpha内置这些规则。自己写回测引擎，很容易忽略细节，导致回测赚钱实盘亏钱。
实盘接口要稳定
CTP接口是期货标配，股票用券商柜台或第三方API。实盘要考虑网络断线重连、订单状态同步、仓位核对。程序化交易最怕半夜断网，第二天开盘发现仓位不对。
数学和统计知识
不是要当数学家，但得懂基本概念
均值回归、动量、波动率、相关性，这些词天天用。不会算夏普比率、最大回撤，策略好坏都分不清。
时间序列分析里的协整、卡尔曼滤波，在配对交易和动态对冲里常用。机器学习里的随机森林、LSTM，用来做因子合成或价格预测。不用自己推导公式，但要理解模型假设和适用边界。
股票和期货编程的差异
股票更看重基本面因子
股票数量多，适合做多因子选股。编程重点在因子计算和组合优化。Python的alphalens、pyfolio工具能快速评估因子效果。
期货更看重微观结构和风控
期货带杠杆，T+0交易，程序要处理盘中强平、保证金监控。CTP接口的报单、撤单、查询逻辑比股票复杂。螺纹钢和原油的波动特性完全不同，策略参数不能一套用到底。
软技能和工程习惯
版本控制不是可选项
Git管理代码，每次策略改动都有记录。回测结果差一点，能快速定位是哪次修改导致。
日志和监控
实盘程序必须有详细日志，每笔订单、每次信号都记录。用Grafana或邮件报警监控程序状态。程序挂了没人知道，损失会很大。
学习路径建议
先学Python基础，再学pandas和numpy处理数据。然后找个简单策略，用backtrader回测。跑通后接模拟盘，感受实盘延迟和滑点。最后小资金实盘，逐步迭代。
别一上来就搞机器学习、高频交易。那些是进阶内容，基础不牢，再花哨的模型也是亏钱。编程技能是工具，交易逻辑才是灵魂。
