本人是计算机的，完全的金融小白，所以这里整理的比较基础。
1. 找专业的网站/论坛
首先要了解哪里是专业人士聚集的地方，论坛和网站以及github整理如下：
- github项目：https://github.com/quantopian （
qunatopian是全球最大量化网站）
这里的
pyFolio，zipline和alphalens，是全球最大量化网站quantopian的量化三套件（http://www.quantopian.com），其中：
+ zipline，量化回测分析
+ pyFolio，专业级量化结果图表分析，包括zipline、alphalens的分析数据
+ alphalens，多因子分析
这三大件，alphalens，多因子分析，因为私募团队，中小团队规模方面的限制，实盘很少使用。
参考文章：
关于QP的量化三大件：pyFolio，zipline，alphalens：TopQ极宽backtrader课件系列
文章的结论就是：
这些库兼容性不好，即便是backtrader，和pyfolio的兼容性也有一定的问题（开源和版本更新导致的问题）
-
github项目：https://github.com/thuquant/awesome-quant
这是一个资源整理类的github项目，里面基本就包含所需要的资源了，但是是站在金融人士的角度。不过推荐了以下很好的平台（本人搜索过程中最常见的其实也就是优矿和掘金，还有极宽，但是极宽的声誉似乎不是很好。）
2. 社区提供的教程
- 优矿的新手引导不是很友好，
- RQAMS米筐这个不像是个社区，像是个卖系统的，没啥教程，但是文档好像写的很好
- MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件，网站看起来寒碜了点
- 交易开拓者TBQuant 也是卖软件的，感觉是给股民这些人用的，不是给程序员用的。比较傻瓜式，不用敲代码，点点输入就好。
- MetaTrader 5。外国的，虽然也有中文版网站，但是感觉还是不是非常适合国内，不友好。
- BigQuant - 专注量化投资的人工智能/机器学习平台，基本完全模仿聚宽的，长得非常像，但是网站内容里还有许多错误，评论里还帮助教程改错，感觉不是很专业。
- 天勤量化（TqSdk） - 快期出品的 Python 量化开发包，免费提供期货、期权、股票数据，支持实盘交易/历史回测。
从名字就可以知道是个sdk，主页就是github，就是一个Python库。
PS：容易搞混的几个
- JoinQuant 聚宽
- BigQuant
- TopQuant 极宽（这个就是培训咨询网站，不是量化交易系统）
2.1 果仁网（视频教程）
其中，果仁网， https://guorn.com/
和其他量化交易平台一样，也都有基于自己平台的一个教程（网上对这个的评价感觉不错）。如下，用来入门了解量化交易的大概还是不错的。
2.2 JoinQuant聚宽量化交易平台(博客教程)
JoinQuant聚宽量化交易平台
我自己学的是最后这个零基础入门教程：量化交易零基础入门教程
虽然也有对于使用平台的宣传，但是整体来看还是很好的。
2.3 掘金（文档）
掘金：https://www.myquant.cn/
掘金的这个新手入门文档:https://www.myquant.cn/docs/guide/35?
看起来最像是给程序员看的了。。。
2.4 Auto-trader
- auto-trader:http://www.atrader.com.cn/，这是个卖软件的
- 从上述对这些专业网站的产品/系统的观察，可以知道，量化交易最主要的几个功能点：
-
回测
-
模拟交易
-
策略
-
结果展示（生成分析报告）
-
2.5 BotVS - 首家支持传统期货与股票证券与数字货币的量化平台
三个链接——图文教程
- FMZ量化平台使用入门
- FMZ量化平台策略编写初级教程
- FMZ量化平台策略编写进阶教程
此外，还有两个pdf书，大概扫了一眼，书写的还不错的样子？
同时，之前在b站搜索到的一个播放量比较高的量化交易视频，也是这个公司的：
https://www.bilibili.com/video/av54740680
2.6 个人推荐入门路线
| 阶段 | 推荐 |
|---|---|
| 入门 | 量化交易零基础入门教程（图文教程） |
| 实战 | 果仁网→视频教程入门量化体系课程（需要注册一个果仁网的账号） |
| 投资学课程 | 传统投资学知识推荐视频(中国大学MOOC课程)： 国家精品课-证券投资学（周建国这个课程比较有趣中国大学MOOC课程 国家精品课——投资学（中央财经大学）这个比较学术系统 |
3. python库
3.1 backtrader、pyfolio、Zipline
回测框架主要使用的是backtrader，配套的还有pyfolio还有Zipline。
- zipline，量化回测分析
- pyFolio，专业级量化结果图表分析，包括zipline、alphalens的分析数据
- alphalens，多因子分析
关于这几个库，另开了博客来进行说明：
3.2 backtrader vs zipline
主要参考以下文章：
- 知乎专栏： 8款优秀量化交易回测框架！哪款适合你？?
| 比较项 | zipline | backtrader |
|---|---|---|
| 推荐指数 | 3 星 | 5 星 |
| 回测类型 | Event driven | Event driven 和 Vectorized |
| 回测速度 | 慢 | 中 |
| 实盘模拟 | 好 | 好 |
| 实盘支持 | 是 | 是 |
| 社区建设 | 非常好 | 好 |
| 组件灵活 | 中 | 非常好 |
| 是否开源 | 是 | 是 |
| 文档 | 非常好 | 非常好 |
| 语言 | Python3 | Python3 |
- 知乎专栏：ZIPLINE 的优势和不足 —— 尺有所长，寸有所短。:
zipline 支持的最小bar 时间单位是分钟，而我想使用的是500毫秒的bar（国内期货市场给的是500ms的交易信息快照），更甚之，我其实想使用tick级别l2,l3数据做市场盘内指标数据源。从而可看出来，zipline 设计初衷偏向于低频股票策略，对中频的交易策略则不是理想的工具。
- github书籍：深入了解zipline。写这个gitbook的人的博客：深入了解zipline回测框架
此外，搜索过程中很多人都说zipline安装很困难，因为金融行业的人比较保守求稳，所以版本更新很慢，python的版本，numpy、pandas等都需要降级安装，试了一下。
参考：
python量化三大件和zipline的安装陷阱
3.3 TradingView工具
此外，还有一个很酷的工具，TradingView，这个画出的交易图表非常好看，具体可以参考文章：
- 掘金专栏：TradingView–最专业的走势图表，收下吧，也许你会用到
- CSDN博客：tradingview使用心得
- 知乎专栏：看行情神器TradingView简介
TradingView Inc.机构对应的github项目：
画的图很好看，基本全是canvas+js这种进行的，示例网址。
