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https://github.com/xingwudao/xquant-beginner.git
synced 2026-07-27 20:27:45 +00:00
Add latest book draft notice
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xingwudao
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# Changelog
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本文件记录开源书稿的重要修订。小的错别字和格式修复可能合并记录。
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## 2026-06-21
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# 参与反馈
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感谢你阅读《XQuant：人人都是量化交易员》开源版。
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这个仓库主要收集书稿反馈，帮助正式书继续修订。最有价值的反馈不是
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# XQuant Beginner
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《XQuant：人人都是量化交易员》开源书稿。
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本仓库存放可发布的书稿源码、图片和发布配置。书中配套的
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# Summary
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* [项目首页](README.md)
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* [前言](book/preface.md)
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* [准备工作](book/getting-started.md)
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# 反馈与读者群
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这本开源书会持续吸收读者反馈，用于修订正式书。
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如果你读到错别字、概念不清、实验结果不一致，或者对正式书有建议，
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# 准备工作
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前言讲完了学习地图，这一章先把工作台搭起来。你要做两件事：第一，把 AI 编程工具和 Python 环境准备好；第二，用“装环境”这件事，完整练一次写 spec。
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这一章先不要求你学会编程，也不要求你记住每一条命令。你只需要了解：把任务说明白是你的工作；让 AI 按说明执行；拿到结果后再检查对不对。本章会提供检查工具，帮你判断环境是否真的准备好了。准备工作做好了，从第 1 章开始，我们就可以直接跑量化实验。
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# 前言
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你不是来背量化术语的，也不是来硬学编程的。你来学会一件事：把一个投资想法，借助 AI 做成实验，再用数据判断它是否站得住。这就是本书想带你完成的事。
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你可能没有金融基础，不知道 ETF、回测、最大回撤是什么意思；你可能没有编程基础，看到 Python、代码、报错就头疼；你也可能没有 AI 使用经验，不知道怎样把自己的想法讲给 AI。没关系，这本书就是为这样的读者写的。
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# 第 1 章：跑通第一个策略
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前言里那张学习地图，从这一章开始，就会变成一次次的具体实验。在这一章里，你会把一个最简单的投资想法写成规则，交给 AI 跑实验，读懂结果，再亲手验证：漂亮结果到底靠不靠得住。
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这一章有 7 个动手实验。你先从最简单的定投起步，把想法写成规则，再让 AI 写成代码（**做**），然后看它能不能赚钱（**看**）。接着给它加一条判断，让它稍微变“聪明”一点，再判断结果有没有变好（**再做、再看**）。最后逐个扫描参数，亲眼看到量化交易最常见的失效场景：**实验里看着赚钱，换一段时间就不行了**（**疑**）。
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# 第 2 章：先选买什么：从 3 只 ETF 开始
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第 1 章我们用一只沪深 300ETF 体验了量化策略的完整流程：从下载数据、定投回测、基准对比，到均线择时、参数扫描、样本外测试。一路走下来，你已经亲手验证了一个策略从“看起来有效”到“过拟合”的全过程。
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直觉告诉我们，如果策略只围绕一只资产运行，风险会很集中。把鸡蛋放在一个篮子里不够安全，应该分散一点。这个直觉对不对？“分散”到底该怎么分？随便多买几只就算分散了吗？这些问题，就是本章要回答的。
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# 第 3 章：决定各买多少：3 种分法实测
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第 2 章我们从全市场几千个标的中，一步步筛选出了三只 ETF：沪深 300、纳指 100、黄金，构建了自己的标的池。选资产的问题解决了，但紧接着一个新问题摆在面前：三只 ETF，各买多少？
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这听起来像个分钱小问题：平均分一下不就完了吗？别急着下这个结论。同样三只 ETF、同一段历史，只是分法不同，本章这段历史数据里的累计收益确实差出 1 倍以上。买什么，决定你参与哪些市场；买多少，决定每个市场对账户的影响有多大。这就是为什么一整章都要解决这个问题。
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# 第 4 章：决定何时买卖：再平衡、止损、止盈
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第 3 章我们用三种权重分配方法解决了“买多少”：等权、风险平价、动量排名，各有各的特点。但有个细节你可能没注意：不管用哪种权重分配方法，策略都是每 10 个交易日自动做一次再平衡，把实际权重调回目标权重。为什么是 10 天？5 天行不行？一个月呢？
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更关键的问题是：**如果在两次再平衡之间，某只 ETF 突然下跌 20%，你只能等到下一个再平衡日才能反应。** 这合理吗？
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# 第 5 章：判断策略好不好：4 个关键视角
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第 4 章我们给策略加上了规则：再平衡频率、止损、止盈，也学会了“不是所有合理的规则都有效”。现在手上有一个“看起来不错”的配置：风险平价 + 5% 止损。它的年化收益接近 15%，简化夏普也不低。
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但“看起来不错”到底是什么意思？年化 15% 好不好？简化夏普 1.4 左右够不够？**跟什么比？**
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# 第 6 章：别高兴太早：防止过拟合
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第 5 章我们给策略做了一次全面体检：基准对比、逐年拆解、收益分布、参数敏感性。现在你手上有一套完整的评估方法。
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但所有体检结果都基于一个前提：**回测结果是真实的。**
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# 第 7 章：从理想到现实：执行交易
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第 6 章你建立了一套完整的防线：参数优化、前推验证、交叉验证、规则负担检查。策略通过了所有考验，你信心满满。
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**明天就去买！**
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# 第 8 章：策略跑起来以后：监控、诊断、迭代
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第 7 章你搭好了从回测到交易执行的桥梁：订单生成、成交价压力测试、模拟交易、执行报告。策略终于可以跑起来了。
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**然后你开始每天看净值。**
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# 第 9 章：持续寻找机会：因子研究入门
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前面 8 章，我们从零搭建了一个完整的量化策略：选标的、定权重、制定买卖规则、验证有效性、避免过拟合、接入执行、持续迭代。策略跑起来了。
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**然后呢？**
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