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雷达卡
果仁量化 → 聚宽量化 → BigQuant —— 是一条十分明确、科学且适合程序员转型的“阶梯式进阶路线”，完美展示了从“规则驱动”到“编程实现”再到“AI建模”的量化投资能力提升。
下面是对你进行系统梳理并深化这一路径的介绍，涵盖了每个平台的特色、学习重点、实战任务和成长目标，帮助你逐步完成从程序员到专业量化投资者的转变。
程序员转型量化投资：三阶段进阶路径
从“选股逻辑”到“代码实现”再到“AI预测”
[入门] → [进阶] → [高阶]
↓ ↓ ↓
果仁量化 聚宽量化 BigQuant
（策略思维） （编程实现） （AI建模）一、第一阶段：入门 —— 果仁量化（建立策略思维）
目标：了解量化交易的核心，掌握常见的选股策略逻辑，培养“利用规则做决定”的思维方式。
- 平台特点
- 无需编写代码，使用类似SQL的语言编写条件
- 界面友好，回测简便
- 支持同步雪球组合（半自动化实盘）
- 适合验证思路、迅速尝试错误
- 核心能力训练
- 技能：理解因子逻辑
- 如何练习：学会用“PE < 15 AND ROE > 10%”表达投资标准
- 技能：构建策略框架
- 如何练习：实现动量轮动、低估值选股、股息率筛选等经典策略
- 技能：回测意识
- 如何练习：观察年化收益率、最大回撤、胜率等指标
- 实战项目建议
- 价值轮动策略：
条件：市盈率PE-TTM处于历史30%分位以下 且 净资产收益率ROE > 12% 且 股息率 > 3% 每月调仓，持有前10只 - 动量突破策略：
条件：收盘价 > 过去60日最高价 每周检查，买入后持有20天
- 价值轮动策略：
- 成长目标
- 能够独立设计并回测一个完整的策略
- 理解“信号生成 → 仓位管理 → 风控机制”流程
- 养成“先回测再实盘”的纪律性思考习惯
程序员优势：你对“if-else”逻辑天生敏感，比一般人更快理解策略架构！
二、第二阶段：进阶 —— 聚宽量化（掌握编程实现）
目标：将策略思想转换为Python代码，在真实的金融数据环境中执行复杂的逻辑，打通“想法→代码→回测→实盘”的闭环。
- 平台特点
- 支持完整的Python编程环境
- 提供丰富的API（
、get_price
、attribute_history
）order_value - 社区活跃，开源策略众多
- 可连接实盘交易（需权限）
- 核心技能提升
- 技能：数据处理
- 学习内容：使用
处理K线、财务数据pandas - 技能：技术指标
- 学习内容：手动实现MACD、RSI、布林带
- 技能：多股票循环
- 学习内容：遍历沪深300成分股进行选股
- 技能：风控模块
- 学习内容：设定单股上限、止损止盈、动态调仓
- 经典代码模板示例（双均线+基本面筛选）
python
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG')
set_order_cost(OrderCost(commission=0.0008), type='stock')
run_weekly(rebalance, time='9:30')
def rebalance(context):
# 获取沪深300股票池
stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
selected = []
for stock in stocks:
# 基本面筛选：ROE > 15%, PE < 20
fundamentals = get_fundamentals(
query(valuation.pe_ratio, fundamentals.eod.derivative_indicator.roe)
.filter(fundamentals.stockcode.in_([stock]))
)
if fundamentals.empty:
continue
pe = fundamentals['pe_ratio'][0]
roe = fundamentals['roe'][0]
if pe > 20 or roe < 0.15:
continue
# 技术面：金叉信号
hist = attribute_history(stock, 30, 'close', skip_paused=True)
if len(hist) < 20:
continue
ma5 = hist[-5:].mean()
ma20 = hist.mean()
if ma5 > ma20:
selected.append(stock)
# 调仓逻辑
for stock in context.portfolio.positions:
if stock not in selected:
order_target(stock, 0)
for stock in selected[:5]: # 最多持5只
order_target_value(stock, context.portfolio.available_cash / 5)
- 成长目标
- 能够编写完整的可运行策略代码
- 掌握聚宽API和pandas数据操作
- 完成至少3种不同类型的策略（趋势、均值回归、轮动）
三、第三阶段：高阶 —— BigQuant（AI建模与股价预测）
目标：超越规则系统，进入“机器学习驱动投资”的新时代，构建具有预测能力的智能策略。
- 平台特点
- 内置AI引擎（BigAI），支持XGBoost、LSTM、Transformer
可视化 + 代码双模式开发
自动化特征工程、模型评估报告
支持NLP情感分析、因素挖掘
核心能力提升
| 能力 | 实现方式 |
|---|---|
| 特征工程 | 利用平台自动生成1000+因素，或手动创建复合因素 |
| 模型训练 | 选择XGBoost/LSTM模板，输入特征与标签 |
| 预测输出 | 获得“未来5日上涨概率”作为交易信号 |
| 模型解释 | 查看SHAP值、特征重要性图表，防止黑箱决策 |
实战项目建议
- XGBoost选股模型
- 输入因素：PE、ROE、动量、波动性
- 标签：未来5日是否上涨
- 输出：每只股票的上涨概率 → 按概率排序购买Top N
- LSTM股价趋势预测
- 输入：过去60天价格序列 + 成交量 + 北向资金
- 模型：LSTM神经网络
- 输出：未来5日收盘价预测值 → 计算预期回报率
- 融合新闻情感的增强模型
- 使用NLP模块提取财报/新闻情感评分
- 将情感因素加入XGBoost模型
- 验证是否提高预测准确性
成长目标
能够独立完成端到端AI建模流程
理解过拟合、交叉验证、样本外测试
构建一个稳定超越基准的AI增强策略
三个平台对比总结表
| 维度 | 果仁量化 | 聚宽量化 | BigQuant |
|---|---|---|---|
| 是否需要编程 | ? 否（公式语言） | ? 是（Python） | ? 是（Python 或可视化） |
| 学习难度 | ?☆☆☆☆（非常低） | ???☆☆（中等） | ????☆（相对较高） |
| 支持AI建模 | ? 无 | ? 可自行实现 | ? 强大内置支持 |
| 回测频率 | 仅日频 | 分钟级/Tick级 | 分钟级 |
| 实盘对接 | 半自动（雪球） | 全自动（券商API） | 支持实盘部署 |
| 适合人群 | 新手、初学者 | 进阶者、开发者 | AI研究者、机构 |
程序员的独特优势
作为程序员，在转型量化时拥有天然优势：
| 优势 | 应用场景 |
|---|---|
| 逻辑思维强 | 快速理解策略架构 |
| 编程能力强 | 高效实现复杂逻辑 |
| 工具链熟悉 | Git、Jupyter、Linux 环境适应快 |
| 学习能力强 | 能迅速掌握 sklearn、TensorFlow 等库 |
关键转变：将“编写业务代码”的技能，转化为“编写交易算法”的技能
完整进阶路线图（可视化）
┌──────────────┐
│ 第1步：果仁量化 │ ← 学会“什么是量化策略”
│ 选股公式 + 回测 │
└──────┬───────┘
↓
┌──────────────┐
│ 第2步：聚宽量化 │ ← 掌握“用Python实现策略”
│ API + pandas + 回测 │
└──────┬───────┘
↓
┌──────────────┐
│ 第3步：BigQuant │ ← 升级为“AI预测型投资者”
│ XGBoost/LSTM + 情绪分析 │
└──────────────┘结语：你是未来的“智能交易工程师”
你正在走的这条路，是当前最前沿的投资模式进化方向：
从经验判断 → 数学建模 → 数据驱动 → AI预测
而你作为程序员，恰好站在了技术和金融的交汇点上。
只要坚持：
- 在果仁中学会思考，
- 在聚宽中练好基础，
- 在 BigQuant 中突破认知边界，
你就不再是“只会写代码的人”，而是：
懂市场的程序员 × 懂算法的投资者 = 未来最稀缺的“智能投研人才”
京公网安备 11010802022788号
