想必立志从事量化交易的朋友们都对这一行业有或多或少的了解，区别于传统交易，连卖菜的大妈，街边的商贩都能时不时给你推荐一只股票，可见想要成为一名合格的韭菜是多么得容易，而听起来高大上的量化交易对许多人来说则深感可望而不可即，但事实上量化交易入门是很容易的，只是想要做出成绩则很难。今天我们简单聊聊入门量化需要具备哪些基础和技能需要掌握。此外在大数据和人工智能兴起的时代，想要做好量化，我们还需要在此基础上需要配备哪些其他的知识和技能来应对未知的挑战。

对于传统量化需要我们掌握的东西，无非就是金融素养、数学知识和计算机编程能力。

（1）对于金融素养，所有的证券交易都离不开金融市场，所以参与其中就难免要了解各类金融市场的运作机制，交易规则，熟悉不同资产类型的特点和风险；另外学习现代投资组合理论，包括资产配置、风险分散、资本资产定价模型（CAPM）、FF多因子模型等，对于我们构建有效的投资组合也极为重要。如果想从事衍生品相关交易，还需要常见衍生品的基本原理，定价方法，交易规则等。

（2）关于数学知识，它涉及量化模型的构建、数据分析、风险管理等，对于基础知识，我们学习的重点落在三方面，分别是概率论、数理统计以及线性代数，而这仅仅是入门，除此之外，想要更进一步，还得对时间序列分析、随机过程、数值计算方法、最优化理论等方面有所了解，这对我们进军机器学习和深度学习是必不可少的。

（3）而对于计算机编程能力，最常用到的的语言无非就是python、R、MATLAB等，其中Python是量化交易中最常用的编程语言之一，因其易学易用、丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy）和机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow）而备受青睐。现如今各种类似chatgpt的人工智能大模型的出现，能极大帮助编程小白们动起手来，不必再为编程能力发愁。如果说金融是理念，数学是方法，那么编程就是工具，工具无须担心，因为到最后你会发现，量化真正需要的是一个好idea，idea>金融>数学>编程。

以上是传统量化行业需要的三板斧，但随着大数据和人工智能的蓬勃发展，海量数据包括结构数据和非结构数据的出现，一方面为量化交易提供了更多的可得信息，另一方面也加大了数据存储和数据清洗的难度，而且机器学习，深度学习模型正在逐步迭代完善，意味着方法的更新，催促着传统量化与时俱进。我们有必要在传统技能的基础上针对性地学点其他东西。

小象认为可以掌握的技能有三，一是网络爬虫技术、二是是机器学习方法、三是GPT等大语言模型的使用。其实除了三以外，其他技能无非就是基础技能的延伸，网络爬虫需要python编程和一些web开发知识，而机器学习方法则用到了很多的数学，统计概率论知识。

对于python爬虫，它们能够自动从互联网上获取各种金融数据，包括股票价格、财务报表、新闻事件等，并对这些数据进行筛选、分析和清洗。通过监测市场情况、竞争对手的行为以及社交媒体情绪等，网络爬虫能够及时发现市场机会和风险，为交易决策提供重要参考。然而俗话说，爬虫学得好，牢饭不会少，在利用爬虫时，也需要遵守相关法律法规和道德规范，确保数据的合规性和隐私保护。

对于机器学习，机器学习在量化交易中扮演着至关重要的角色。通过分析历史市场数据，机器学习算法能够发现隐藏在数据背后的模式和规律，从而构建出预测模型。这些模型可以用于预测股票价格的走势、识别交易信号以及优化资产配置。此外，机器学习还能够帮助量化交易者更好地理解市场动态，识别潜在的交易机会，并自动调整交易策略以适应市场变化。通过不断地学习和优化，机器学习可以提高交易系统的智能化水平，从而提高交易的效率和盈利能力。这里我们只是简单提及，后面有机会我们可以聊聊机器学习是如何应用于量化交易中的。

最后是大语言模型的使用，都说AI淘汰的都是不会使用AI的人，当chatgpt横空出世时，一大堆人抱着AI已经取代人工的消极情绪，而聪明的人已经开始把这些大语言模型作为工作辅助甚至是赚钱的工具，具体到量化行业，有人曾试着让chatgpt根据需求编写量化策略，回测效果居然还很好，当然不排除未来函数的可能，但是这给我们提供了一条思路，用好chatgpt类的AI工具，可以极大提升我们学习量化或是从事量化工作的效率。

当然想要在量化行业做精，上面的那些技能储备可能远远不够，但我们都听过，学好数理化，走遍天下都不怕，量化行业也是如此，把握金融运行逻辑，运用好数学方法，使用计算机编程将我们的idea落地，其他的无非就是锦上添花的东西。