其实这是写给自己的量化入门书，为什么写这么大一个课题，是想给自己一个挑战，也是希望自己可以真正掌握一门东西。

学习一本书最好的办法，就是把本书的内容再交给别人。

教学相长，当你想真的学会一个思想，一个技巧，试着用自己理解的方式去向一个之前没有接触这个东西的人去解释，看能否说的清楚。真正理解的表现就是，你可以把这个东西讲的很清楚，知其然，也知其所以然。

以下是我构思中的目录，参考了我学习过程中遇到一些大佬的知识和学习历程，也加入了自己的历程，感激之处不一一列举。

一、量化投资简介

对量化交易的历史、现在和未来进行一定的简介，揭开神秘的面纱。

二、如何开始

工具选型

学习目的

学习路径

建议

资源推荐

三、Python入门，如何最快时间学会Python

Python中的列表-list

Python中的字典-dict

Python中的字符串-str

条件语句介绍

循环语句介绍

Python中的函数

异常处理

面下对象-类

爬虫系列

四、pandas入门，如何最快时间学会pandas的使用

用Pandas导入数据

用Pandas查看数据

Pandas中的列操作

用Pandas筛选数据

Pandas空缺值处理

Pandas数据整理

Pandas中的字符串操作

Pandas中的时间处理

Pandas的滚动操作

Pandas批量导入数据

在Pandas中使用HDF

Pandas数据周期转换

Pandas分组处理操作

获取股票实时数据

获取股票实时日K线数据

获取股票实时分钟K线数据

如何寻找“神奇的网址”

历史数据、复权价格计算

构建完整数据库

五、量化交易系列

交易策略

模型

组合

其他

六、问题收集及解答

主要是记录自己学习过程中，以及在群内辅导答疑时候遇到的问题，及解决方案。

七、量化资料收集

收集各种量化交易相关的资料

八、优点和局限

阐述量化交易的优点和局限