想自学量化金融，应该怎么做？金融游戏开发

想自学量化金融，应该怎么做？

首先对金融知识有要较深的理解。所谓量化就是找交易策略，数据回测，修正策略，交易，再修正策略。涉及到股票，债券，期货，期权等等，如果对金融产品的游戏规则都不理解，何谈做交易策略？

其次是扎实的统计功底，需要非常熟悉常用概率分布，假设检验和回归模型等概念，需要在不查阅任何资料的情况下进行高效的探索性数据分析。高级统计建模是需要查阅大量文献，对于有难度的学术文献，或许不太能理解复杂的数学公式，但只要具备了基本功，是完全可以理解它的建模思路和结果。量化交易的核心是研究，没有扎实的根基，是很难推动到更高层次的。

最后是掌握编程语言，从国外趋势来看，R和Python是最好的工具，至于要不要学习Java和C++等低阶编程语言，取决于自身偏好。目前已经有很多平台提供了策略部署（安全且高效）的功能，不需要宽客花费大量的时间在部署方面，换句话来说研究和生产两个阶段已经高度整合。开源工具有MT4，tradeStation，quantopian, quantConnect等，商业版软件更是数不胜数（费用并不便宜）。最开始的时候建议先专注一门语言，彻底掌握量化交易相关模块的用法，如果使用R，那么tidyverse, quantmod, quantstrat等包的使用一定要非常熟练，如果使用Python，必须掌握pandas, statsmodel等包。

掌握了基础后，就可以根据自身偏好进行职业生涯的规划，很多国外的量化交易员都在深入研究机器学习和深度学习领域，借助这些前沿的高级工具进行交易。安利一个网站，quantstart，个人感觉是入门最“正”的路了，比起其他东拼西凑的野路子来说。

我来回答！这些回答，不是太专业，就是不懂装懂。

我是非金融的散户，学编程，再学量化交易。

首先，明确目的，为什么学量化。

我学量化目的是摆脱主观交易，让决策更加客观。量化作为闲鱼翻身的手段。

针对题主，我看是学金融的，但不炒股，可能只是寻找事业的突破口。想通过掌握量化交易，来增加自身价值。

这个方向非常正确。人工智能飞速发展，以后会替代大量人工。金融首当其冲。你看现在银行，多少智能设备。今天学量化，看到“智能投顾”的概念。就是投资顾问都是人工智能了。如果不跟上时代，注定被淘汰。

量化交易国内才刚刚起步，国外发展很成熟。量化交易是发展大方向。如果能掌握，会带来很多机会，不担心被淘汰。

其次，怎么学。

列书单的回答，不敢苟同。如果不是学生，很难有时间和耐心，去看那么多书。建议基本无效。

现在科技发达了。知识传播方式已不局限于书本。有更高效的方式——视频。现在网上很多大牛的视频。还不收费。与其肯书，不如看视频。又快，又有效，还是大牛的内容。看视频学量化，事半功倍。推荐去B站。有两个视频我觉得最好。初级入门《量化进阶》，高级理论《自营or资管，量化投资理论概括+案例》。都是量化圈顶尖大牛授课。

除了看视频，就得多实践。只学理论，不实践白搭。量化是门技能，如同开车。如果不实践。不上手，肯定学不会。

第三，要坚持。

量化很难学，因为它是多领域综合的实践技能。需要懂金融，懂交易，懂编程，懂数学。需要很多知识储备，还需要实践经验。想一蹴而就。不可能。如果半路学，就更难。

投入与回报是对等的。付出越多，回报越多。和题主共勉！