教程见：https://www.joinquant.com/post/13149
一、初识量化交易
概括：量化是全自动、编程化的交易模式。
二、量化策略的基本框架
概括：写python代码，周期执行即可。
三、python基本语法与变量
略
四、下单、函数、API
概括：调相关API
五、获取context数据、条件判断
概括：context相当于一个系统变量。主要学习访问context对象中的数据。
六、循环、多股票策略
概括：会用list 和 for 即可。
七、获取典型常用数据
概括：调相关API
八、综合之前所学写一个策略
概括：前七章的总结，感觉直接照着这个模板写就好了。
九、策略评价与建立模拟
概括：主要评价指标有年化收益（越大越好），最大回撤率（越小越好）、交易次数（越多越好）、Alpha（代表与系统走势无关的收益，越大越好）与Beta（系统相关风险），夏普比率（所承担的单位风险所带来的收益，越大越好）。建立模拟要注意。
十、投资研究功能
概况：介绍了Jupyter Notebook的使用以及一些数据可视化。
十一、成长指路
概况：指出量化交易是需要自学以及自己钻研的，同时由于和利益直接挂钩，因此也不适合分享。并推荐了如下四篇文章（见于https://joinquant.com/post/14094）：
这四个公式是四大量化策略，相当于“hello world”了。
感觉量化交易是一个很容易上手，但很重实践的东西，恩，本质上就是炒股咯。