SPL 量化编程课

当前市面上的量化课程的困境：现有技术体系对初学者过于复杂，却又无力改变这一现状。专业量化使用的Python等编程语言和回测框架，大都是为专业人员设计的。而课程设计者大多不具备开发简化工具的能力，只能在这些复杂系统的基础上进行"削足适履"式的教学。这种妥协导致了一个尴尬的结果：学员花费大量时间学习后，要么被困在编程语法细节中，要么只能理解抽象原理而无法实操。更糟糕的是，许多课程为了弥补实操教学的不足

jiangbuxing

1718人浏览 · 2025-07-09 16:39:08

jiangbuxing · 2025-07-09 16:39:08 发布

前言— 突破 "学不会" 的困境

为什么你学过的量化课程都 "用不上"？

当前市面上的量化交易课程存在一个根本性矛盾：课程设计者其实知道现有技术体系对初学者过于复杂，却又无力改变这一现状。量化交易通常使用的Python等编程语言和回测框架，大都是为专业人员设计的，并不简单，其基本功能都需要数百甚至上千行代码才能实现。而课程设计者也不具备开发简化工具的能力，只能在这些复杂系统的基础上进行"削足适履"式的教学。

这种妥协导致了一个尴尬的结果：学员花费大量时间学习后，要么被困在编程语法细节中，要么只能理解抽象原理而无法实操。更糟糕的是，许多课程为了弥补实操教学的不足，不得不填充大量随处可得的金融理论知识，使课程变得"头重脚轻"——谈资很多，技能很少。

这里有些独特的内容

与市面上其他课程不同，我们从根本上重新设计了量化交易的学习路径。这个突破来自两个关键创新：

第一，我们采用了更适合量化策略开发的SPL语言以替代复杂的Python。SPL语法简洁直观，Excel用户只需几小时就能掌握基础，彻底解决了编程语言这个"拦路虎"。相比之下，现有课程的设计者由于无法创造或采用更简单的语言，只能继续使用对初学者不友好的专业工具。

第二，我们自主研发了针对日K线的极简回测框架，由于SPL的简洁性，这个回测框架仅50行代码左右。这是其它课程无法提供的——他们要么使用功能冗余的专业框架，要么干脆回避框架教学。而我们专门为低频策略设计的框架，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。

第三，我们提供了上百个即用型技术指标的源代码，包括均线和振荡幅度等多个方面。借助SPL的极致简洁性，常见指标如MACD、背离检测等仅需2-3行代码。而同样的功能在Python中要十倍代码量，这也是其他课程通常只会提到指标名称而难以精确理解计算过程的根本原因。有了指标源代码，学员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。