我们利用计算机技术，通过建模分析、优化参数等手段，从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标，使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益，这种投资方法就叫做量化交易。
现在，很多量化机构将人工智能和机器学习与量化策略相结合。国内的一些顶尖私募，比如：九坤、幻方等都在使用AI量化策略，从各大公司的招聘公告上也可以看出这点。
对于编程方面来说，因为量化也是一个很大的领域，不同方向有着不同的编程求，所以也不能一概而论。
但最基本的，需要在matlab,python,R里面至少会一门，会用sql取数据，会一点vba更棒。如果要做高频方面，还需要会c++，如果做指数，如果会sas可能会有很大优势。所以先把最基本的掌握了，这里以python为例进行说明。
1、获取数据的能力
做量化用到的数据一般包括二级市场的各种数据、宏观经济的各种数据以及一些特殊需求的网页数据，因此需要有通过python获取数据的能力。
二级市场和宏观经济的各种数据，已经有一些企业整理的非常好，所以会用SQL从数据库里取数据库，或者通过API接口获取就行。
比如WindPy,rqdatac,tushare，目前都有python接口，而一些特殊需求的网站数据，比如各种网站的留言、公告，这些就需要自己爬了。
懂数据分析、懂IT
因此这方面需要的东西整理如下：
-SQL：SQL比较简单，主需要会SELECT查询，再回一点with语句就ok了。可以看一本小册子：SQL必知必会，半小时就能翻完。
-windPY,tushare,rqalphac:tushare是免费的，只要装了python就能用，可以去tushare官网看看教程，windPY,rqalphac等等大多是收费的。
-爬虫，爬虫是不论做数据还是做量化都非常重要的能力，当然也不需要会太多，不用像爬虫工程师那么专业，要爬的最多是一些网站公告，评论之类的。
学习的话可以先从python的request开始，然后看selenium，基本就够用了，最后有时间也可以看看scrapy。
清洗数据的能力
事实上，数据清洗是非常简单但也非常难的一个内容，简单之处在于，只要会一点python的人都能做，但可能写出来代码效率很低，难在于写出高效的代码。
所以除了自己学习以外，要多去看别人的代码，看看同一个问题不同人的解决方式，会有很大收获。
接触到的数据一般包括数值、文本、日期这三种类型，因此这部分python里需要掌握的内容包括：
-缺失值处理方法：这部分一方面要知道有哪些处理缺失值的方法，另一方面要知道怎么用python实现这些方法，比如最简单的就是dropna()直接删掉缺失值,要填补的话，有很多方法，比如用均值众数填补，或者回归填补、多重插补等等。
-异常值处理:异常值处理相对简单，一般是winsorize截尾的方法，python中可以用np.percentile完成。
-数据形式变换:如何把数据变成自己想要的形式，这是需要在不断实践中才能慢慢融会贯通的，这里给出一些常用的python命令，通过pd.wide_to_long,pd.long_to_wide实现长宽面板转换，pivot_table实现类似excel数据透视表的操作，reshape改变数据的维数，merge,concat实现数据的拼接等。
-numpy,pandas包：这是两个最重要的包，实际上前面提到的这些东西，绝大部分是可以通过这两个包实现的。
-日期处理：python里有很多日期时间处理的磨矿，time、datetime,pd.Series.dt等等。
-字符串处理：正则表达式是必须的，除此外也可以看点jieba之类的东西。
数据建模能力
数据建模能力覆盖面非常广，因为模型很多，金融模型、统计模型、机器学习模型等等，都有可能应用在量化中。
作为初学者，建议从最基本的回归开始比较好，可以从以下几个角度进行学习。
-回归：用python实现OLS,WLS，Logistic、Ridge,Lasso，这些python中都有模块可以实现，要熟悉具体怎么操作。
-优化：线性规划、非线性规划，可以通过scipy中的optimize函数实现。
-多元统计模型：主要是聚类分析（kmeans,层次聚类）、判别分析、PCA、因子分析这些用的比较多。
-机器学习模型：传统的机器学习模型，比如神经网络、SVM、randomforest这些需要了解，但不是必须，如果有一定基础了，可以看看深度学习方面的，但这种只在某些特定的量化方向上涉及。
数据可视化能力
不论是做数据分析还是量化，可视化都是非常重要的，不过量化方向可视化要求相对低一些，毕竟逻辑和结果更重要。
大部分可视化都可以通过exel+vba实现，这里提一些python里面需要会的。
-matplotlib、seaborn:各种散点图折线图柱状图饼图这都是基本操作了，热力图新颖一些，可以用来展示变量的相关性等等，此外还有双轴图、对数坐标图这些都需要会。
-k线图：python画k线图的操作可以学很久，python里面画k线的包不是非常多，而且，处理x轴的日期不是非常容易，因为可以直接用的函数基本都是对应的自然日，但k线只画交易日，虽然交易日是连续的，但画出来会导致k线之间间隔不一样。
编程部分大概如上，python部分是这样，其他语言可以借鉴。除此外，vba是比较特殊的语言，跟excel和word交互上，其他语言都比不了，所以最好学会用。
