作为一名小白，学习量化的第一个难点就是：不会编程。这大概是大部分想入门量化投资者的最最最痛的痛点。第二难点是数据的来源不知道从哪里获取。想要做量化，避不开数据分析，而数据的来源显得格外的重要。第三个难点是如何构建交易模型。模型的构建可以说是量化思维的凝结，是个人或团队知识的精华。
先说一下第一个难点：不会编程
目前在量化的世界里，最火热的编程语言当然是Python。人生苦短，我学Python这句话可以说是耳熟能详。虽然Python是一门比较易学的语言，但对于没有做过编程工作的小白来说，还是难以下手。首先是不知道学什么，学着学着就跑偏了；其次是Python的资料太多，不知道该看哪个；最后是，大多数想学量化的朋友都希望直接学习与量化编程有关的内容，不相关的内容最好先跳过，以免浪费时间。
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第二个难点：数据源
数据的来源其实有很多，甚至有些高手自己使用爬虫技术获取数据，将数据存入数据库里，然后再对数据做清洗。但对于入门者来说，把精力花在数据清洗上，可不是一件好事。因此，如果能提供免费而高质量的数据，那便是入门者的福音了。
这里推荐使用聚宽平台。聚宽提供的回测框架、API接口、JQDATA本地化服务，都非常的不错。
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第三个难点：交易模型的构建
如果想要构建好的交易模型呢，要多从数据分析入手，去分析市场（任何一方面），多多思考，不要怕犯错，要拥有不断前进不断集成的能力。好的模型谁都想要，但成果是留给那些善于思考、勇敢接受失败的人的。
另外，可以从多看开源策略做起，一边模仿策略代码，一边思考，并调整一些参数，渐渐的做到心中有数。笔者也在不断的学习大神们的策略，感觉收获颇多。
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