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量化入门

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平台介绍与量化入门

3.1 新旧两版数据平台对比

新版数据平台 旧版数据平台
使用SQL读取数据\n数据读取速度快 使用DataSource读取数据\n数据读取速度慢
查询表与字段在首页→数据平台\n这当中的表名与字段名千万别放在DataSource里读取 查询表与字段在首页→知识库旁边的小三角→数据\n这当中的表名与字段名千万别放在SQL里读取
https://bigquant.com/data/home https://bigquant.com/wiki/doc/5pww5o2u-Na4yW9fNFN

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3.2 新旧两版因子表达式引擎对比

新版的各种数据计算,包括因子表达式,都可以在SQL中一次性完成,而旧版则需要多个模块来完成

以下是同一数据处理流程,在新旧两版上的实现,可以看出,新版不仅流程简洁,而且速度更快




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3.3 量化入门需要的编程技能准备

3.3.1 量化入门需要的编程知识

3.3.1.1 Python

Python面向过程编程(系统全面掌握,因为涉及Python语言的基本逻辑)

  • Python语言基本元素:语法逻辑、变量、赋值、保留字、内建函数
  • 基本数据类型:数字及运算、真假无与逻辑判断、字符串及其操作
  • 分支语句与循环语句:if语句、for循环、while循环
  • 自定义函数:函数封装和调用、全局变量与局部变量
  • 组合数据类型:列表、元组、集合、字典、及各自对应的索引、函数、方法
  • 程序异常处理:try-except
  • 文件的读写:普通文件读写方式、with语句文件读写方式

Python面向对象编程(了解即可)

  • 类与对象
  • 构造属性与方法
  • 面向对象编程的三大核心思想:封装、继承、多态

Python数据处理与分析(了解常用方法即可,进阶方法可以现用现查)

  • Numpy包与Pandas包基本操作
  • 数据获取与网络爬虫
  • 数据清洗与整理
  • 数据分析基本思路与可视化

3.3.1.2 SQL

SQL语言基本逻辑

  • 基础查询(深)
  • 条件查询(深)
  • 排序查询(深)
  • 常见函数(浅)
  • 分组查询(深)
  • 连接查询(深)
  • 子查询(浅)
  • 分页查询(浅)
  • 联合查询(浅)

3.3.2 学习Python与SQL编程语言的方法

学习途径可以参考我们平台提供的资源

  • 宽客学院中有系统的编程课程
  • 知识库中有很多编程应用的专题讨论

一定要多加练习,多运用到量化的实际当中,并且要持续学习,代码只有多写才能学会

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