1.量化交易概述
什么是量化交易？量化交易是程序化交易吗？
量化交易是指通过复杂而精密的数学算法以及计算机程序发出买卖指令，以寻求市场中异常而非显而易见的交易方式。程序化交易是量化交易的一个子集，量化交易是一个很宽泛的概念，它包括策略建立，模拟分析，风险控制，实战运维等等方面。
2.python基础
2.1 python环境配置
Python是一门面向对象的编程语言，由于它语法设计的简洁性，新手易于上手。在网络编程方面它有requests，lxml，有Scrapy框架方便我们爬取一些股票数据，热点新闻，在后端开发方面有轻量级的flask，重型的django，并且在数据处理方面有Pandas、numpy、Scipy等等非常优秀的开源包，在机器学习领域还有sklearn、深度学习有tensorflow。无论我们以后是做多因子策略、CTA策略、机器学习相关策略，python都是一个必不可少的工具，希望你能学会它。
2.1.1 安装Pycharm
Pycharm是python集成开发环境，在我们后续开发中需要用到，这里推荐大家先下载好。
安装教程：pycharm从安装到全副武装，学起来才嗖嗖的快，图片超多，因为过度详细！
2.1.2 安装Anaconda
Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。安装Anaconda可以帮助你管理项目中的依赖包，方便下载所需的依赖，非常好用。
关于如何安装，请看这篇教程【backtrader\Aconda】工欲利其事，必先利其器——寻找适合自己的回测框架，为backtrader配置conda环境
2.2 基础语法
深入浅出Python——Python基础语法全解
2.3 面向对象
【python】一次性学懂python的面向对象
2.4 常用的包
pandas、numpy、csv、json、datetime、os与sys、random、logging
3.绘图基础
3.1 matplotlib
【python】matplotlib基础 上述内容展示了基础的单图属性设置，如何在一个图表中构建子图，k线图制作。
3.2 pyecharts
【python】pyecharts基础
4. 选择回测平台
4.1 优矿
这篇博文从入门多因子量化交易角度去学习优矿这个平台的基本使用:【优矿】多因子策略
4.2 VeighNa
【VeighNa】安装教程
4.3 backtrader
【backtrader】翻译官方文档，加入了自己的一些理解，后续集合CCXT开发完整策略
4.4 天勤量化
【天勤量化】python多进程获取所有期货分钟数据和股票日线数据 |
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