SPL 量化编程课
前言— 量化入门，从离线策略开始
量化投资如今已成为金融科技领域最炙手可热的话题之一。社交媒体上充斥着“量化实现财富自由”、“AI 量化策略年化收益超 50%”等诱人故事，吸引了无数人蜂拥而至。虽然有些夸张，但不可置疑，优秀的量化策略的确能给投资者带来可观的收益。然而，一个现实确是，很多怀揣量化梦想的入门者，只是在量化世界的大门外观望和转悠，迟迟无法真正踏入其中。本节课就来聊一下，普通人应该如何入门量化投资。
一、海市蜃楼：在线策略的高门槛与实操困境
在量化交易中，“在线策略”指的是能够实时接收市场行情数据，并根据预设的逻辑自动、即时地做出交易决策并执行下单的策略。
它的核心特征是“实时性”和“自动化”。
在线策略的最大优点就是可以实时监听最新的股价跳动，自动捕捉交易机会。但是对于普通股民来说也有较高的门槛。
首先是资金门槛，大部分券商对开通量化交易的账户资金都有一定要求。不同券商要求不同，最低也要 10 万起。
资金门槛区间 |
典型券商举例 |
备注说明 |
低门槛 (10 万元及以下) |
国金证券、华宝证券、国盛证券 |
部分券商可能宣称“零资金”开通，但当前普遍最低门槛约为 10 万元。有的券商也可能以一定的交易量作为替代条件。 |
中等门槛 (30 万 -50 万元) |
光大证券、银河证券（部分营业部） |
这是目前较为常见的门槛范围。部分券商的这一门槛存在协商空间。 |
高门槛 (100 万 +) |
华泰证券、中金公司、国泰君安 |
通常针对高频交易者或机构客户，可能提供更优质的交易通道和服务。 |
其次在线策略严重依赖稳定的网络、可靠的服务器和没有 bug 的代码。任何技术故障都可能导致巨大损失。
对于量化入门者来说，如果上来就尝试搭建自己的在线交易系统，很容易就被复杂的 API 接口、恼人的环境配置、时断时连的数据源以及无法预测的 BUG 击垮了，更别说高昂的投资费用。最终，热情被消耗殆尽，量化梦想沦为又一个“从入门到放弃”的故事。当然初学者还可以选择一些量化平台，这样就省去了自己搭环境的烦恼。但是大部分的平台框架又都搞得很复杂，初学者很容易被搞晕，难以实现从 0 到 1 的突破。 并且多数平台也并不能直接实盘。
二、柳暗花明：离线策略——人人都能上手的量化起点
在线策略如此艰难，我们是否还有别的路可走？答案是肯定的，这就是被大多数主流教材所忽视，但却极其强大的离线策略。
什么是离线策略？
离线策略，指的则是基于日线或更长周期数据进行决策、无需依赖实时交易系统的策略研发模式。
其特点是：在每日收盘后运行策略程序，生成下一交易日的交易计划，并通过人工下单的方式执行。这种方法剥离了在线策略中对技术和实时性的苛刻要求，让开发者能够更专注于策略逻辑本身、信号的有效性以及风险收益特征的稳定性。它的核心思想是将“策略研究”与“交易执行”分离。我们同样用一张图来揭示其奥妙：
看，这个过程是不是瞬间亲切了很多？离线策略的本质就是“分析自动化，执行手动化”。
它的执行过程是这样的：你在一个相对放松的环境下（比如每天晚上 8 点，或每周日下午），运行你的策略程序。这个策略程序会分析已经收盘的、确定的历史数据，然后告诉你：“根据我的模型，明天你应该买入哪些股票。” 你把这个计划记下来。第二天开盘后，你像普通投资者一样打开手机交易软件，观察市场，如果条件满足，就手动点击下单。
离线策略的门槛几乎为零，是个人都能做：
技术门槛低：你只需要会最基本的数据处理和逻辑判断编程，就能完成很多策略。无需处理复杂的实时 API、网络通信和并发问题。
数据成本低：使用日线级别的历史公开数据，几乎是免费的。
无硬件压力：在你的个人电脑上就能完成所有计算。
风险可控：低频交易避免了滑点、延迟等高频交易的专属风险
无资金门槛：几千元就可以开始实践。
三、大道至简：离线策略的盈利能力与市场真相
你可能会怀疑，这种“半自动”甚至“手动”的方法，能赚到钱吗？会不会比高大上的在线策略差很远？
这是一个巨大的误解。投资的盈利核心在于策略的逻辑优势（Edge），而不在于执行速度的快慢。对于绝大多数趋势跟踪、均值回归、基本面因子等策略而言，以日线单位的离线策略完全足够了。
事实上，华尔街和顶级量化基金的大量研究工作都是“离线”完成的。他们用海量历史数据回测和优化模型，寻找 Alpha。真正需要极速执行的只是其中一部分资金。而对于个人投资者，我们耳熟能详的很多经典策略，其实都是离线策略的绝佳范例：
海龟交易法则：它的核心是计算 ATR 和均线通道，这些完全可以在收盘后计算，并制定第二日的入场、离场计划。
双均线金叉死叉：比较两根均线的关系，收盘后一目了然，第二天按计划交易。
基于财报数据的基本面选股：财报每季度才更新一次，是典型的离线分析场景。
市面上畅销的量化投资书籍，里面讲授的策略思想其实大部分都是离线策略。可惜，当读者满怀激情地想要实践时，却被引导到了构建一套复杂的在线交易系统的歧路上，最终因技术难度而放弃。这并非书中的策略无效，而是实践路径出了错——很多人没有支持离线策略的轻量级框架和正确的实操方法论。
四、从入门到精通：我们的解决方案
认识到离线策略的巨大价值和初学者的真实痛点，我们专门设计了一套从离线策略入手的量化课程与框架。
我们的课程特色在于：
真正的零基础起点：课程以实操为重点，从最基本的数据获取开始，带领学员一步一步操作，逐渐掌握量化的各种技能。在这里没有大篇幅枯燥的编程讲座，而是将编程技能融入到了每一步的操作中，用到什么学什么。只要跟着课程一步一步去操作，即使你没有任何编程基础，也能学会。
专为离线策略设计的轻量级框架：我们专门为低频策略设计了极简的回测框架，使得典型交易策略只需 10 余行代码即可实现，让学员能够真正专注于策略逻辑而非技术细节。你只需要像填空一样，实现策略的核心逻辑。框架会自动完成处理数据、分析计算、生成结果等繁琐工作。
近百个即用型技术指标的源代码：学员可以开箱即用。有了指标源代码，学员就可以自主改进甚至创造新的指标体系，更自由地表征自己对市场的理解。
通过我们的课程和框架，你将能够快速地实现自己的第一个策略，看到它的历史回测曲线。并有可能在一周内完成第一次“策略指导下的手动交易”。这种“我能行，我能做到”的成就感，是坚持下去的最大动力。
量化之路，理应循序渐进。先通过离线策略验证你的想法，积累宝贵的实战经验和小额资本。当你对市场有了深刻的理解，策略也得到了长期验证，并且盈利积累到一定程度，需要更精细化的执行或探索更高频率的机会时，再考虑投入更大的成本（时间、金钱）去研究。那时再搭建复杂的在线策略系统，将是水到渠成、风险可控的选择。
本课程将以“人人都能上手”为宗旨，帮助你在不求人、不拼设备、不烧钱的前提下，稳稳跨出量化实践的第一步。在这里，你会发现：量化投资并非少数人的游戏，而是一种能够被系统学习和逐步掌握的技能。让我们一起，从离线策略开始，踏入量化投资的大门。
目录
第 1 章 工具准备
第 2 章 理解 K 线数据
第 3 章 复权数据
第 4 章 编写第一个策略
第 5 章 回测例程
第 6 章 均价策略和指标
第 7 章 MACD 背离策略
第 8 章 学会用指数
第 9 章 使用基本面信息
第 10 章 仓位管理
第 11 章 海龟策略
第 12 章 趋势交易策略
第 13 章 KNN 简单策略
第 14 章 线性回归策略
