随手写-分享我的量化2

我没想到前面随便写的内容会收到各位佬们的关注，然后看到确实似乎蛮多人感兴趣，但是又不知道怎么开始，所以我就把我上次说的学习路线12稍微详细地说一下，但个人认知仅局限于web3的jmhb。

我整理探索的路线：b站学量化基础概念–>youtube学看别人量化策略–>先复现别人的策略（我复现了7个）–>在Tradingview上看回测结果–>利用AI优化策略–>放弃所有策略–>整合别人的策略找出共性和问题–>整理自己的策略逻辑–>利用AI优化–>Tradingview回测–>继续优化迭代–>直到有自己满意的策略–>用Python实现回测–>python回测交易与Tradingview完全拟合–>回测代码改成模拟盘代码接入交易所API–>模拟盘所有交易与回测交易完全拟合–>模拟盘API切换成实盘API

详细来说，首先你肯定要知道你要做啥，那么b站大学就是最好的地方，量化、量化学习这类关键词能让你在家学到清华大学的课程。课时都是大几十个小时的，我刷了一个月，没刷完也没完全看懂，但是至少会有一个大致上的概念，期间也会经常刷小lin说的金融介绍类的视频，你得了解大行情或者了解web3的内容。

你了解了是什么，下一步我觉得最简单的方法就是直接copy别人的成果，自己探索肯定不如走别人走过的路。复现别人的策略，看别人为什么这么设计，以及如果我自己去优化这个策略能怎么优化，我是一个很喜欢质疑的人，哪怕别人咖位很大提出的东西很权威，但我不理解不明白我就会去质疑，要么自己弄明白了彻彻底底认可对方，要么就保持怀疑的态度不断去深挖。所以在这一步就发现别人的策略我明明按照他说的一步一步去实现了但回测就是没人家好，我会忍不住去思考去学习是不是有什么概念我不懂，是不是有哪些指标设置我弄错了。如果努力了回测结果还是不好，我就认定这个博主在骗流量，那我就换下一个视频的策略去看去复现。这个过程让我学到了很多的东西，也诞生了很多自己的思路。

所以在复现了一些别人的策略、看了很多别人走过的路，下一步就是整理自己的心得体会，从最简单的一些策略开始尝试，前期我就是不断地做均值回归和均线密集，在这两个策略的基础上引入自己的想法去优化，和gemini、gpt共同讨论（我们仨真厉害），然后去做回测实验。

其实总结下来这条路不短，但也没有很长，你花时间去探索去学，总会有收获的，后面回测到模拟盘到实盘的部分就没啥好说的，一步一步去验证就行了。

祝大家都能发财 ^-^