📌 本文为《量化开发入门指南》系列第一篇，更多内容请参考 GitHub 项目 👉 Awesome-QuantDev-Learn
在量化金融越来越热门的今天，很多 C++ / Python 工程师、算法岗、自学者都对“量化开发”跃跃欲试。
但一个常见误区是：我会编程，直接开始写策略就可以了。
实际上，量化开发不仅是技术活，更是对金融知识的再建构。
什么是量化开发？
一句话概括： 量化开发 = 把投资逻辑落地为可运行的交易系统。
你负责搭建这样的链路： 策略想法 → 数据支持 → 回测测试 → 下单执行 → 风控监控
而这一切的根基，是对金融逻辑、产品规则和市场机制的深刻理解。
技术人为什么要补金融知识？
很多程序员一上来就研究模型调参、因子挖掘，忽略了底层金融逻辑，导致出现如下问题：
- 策略逻辑不符合实际市场规则（如 T+1 限制）
- 下单模块无法覆盖真实订单类型（如止损/限价混用）
- 策略回测华丽，实盘却高波动甚至爆仓
- 缺乏风险控制意识，收益不稳难落地
懂金融 ≠ 做投研，但不懂金融，一定做不好量化开发。
量化开发必须掌握的金融知识模块
我们建议技术人从以下四个维度入门：
1️⃣ 市场结构与金融产品
了解交易场所和主要产品：
- 股票/债券：入门基础，规则清晰
- 期货/期权：高杠杆品种，交易规则复杂，需重点理解合约机制、保证金制度
- ETF / 基金产品：理解公募、私募的运作方式
2️⃣ 交易机制与下单逻辑
策略最终都要转化为交易指令，因此要掌握：
- 市价单 / 限价单 / 止损单 / 条件单等常用订单类型
- 撮合原则：价格优先 + 时间优先
- T+0 / T+1 规则对策略设计的影响（如 A 股与期货市场）
3️⃣ 收益与风险指标
核心量化指标包括：
- 收益类：年化收益率、Alpha、绝对/相对收益
- 风险类：波动率、最大回撤、VaR、Beta值
- 风险调整收益：夏普比率、索提诺比率等衡量“每单位风险带来的收益”
这些是策略评估、模型比较的核心指标。
4️⃣ 宏观经济与市场情绪
策略不仅是数学游戏，也要考虑“大环境”和“人心”：
- GDP、CPI、利率、就业数据等宏观指标
- 央行货币政策（加息/降息）与财政政策对市场影响
- 市场情绪工具如 VIX 指数（恐慌指标）、社交媒体舆论、NLP 情绪分析等
现代量化策略中，非结构化数据建模正成为新趋势。
总结
金融知识是量化策略的“灵魂”，编程技术是其“骨架”。
一个真正优秀的量化开发者，不仅能写代码，更能理解市场、风险与收益之间的平衡逻辑。
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