从零开始学习量化交易：一位退休人员的三年心得分享
大家好，我是一名退休人员，三年前偶然接触到量化交易，从此开启了全新的学习之旅。虽然之前完全没有金融和编程背景，但通过自学Python和一些基础的量化知识，现在也能搭建简单的策略了。最初我只是想用闲置资金尝试稳健的收益，但很快发现量化交易远比想象中复杂。从数据清洗到回测优化，每一步都需要耐心和细致。我最开始尝试的是简单的均线交叉策略，虽然回测表现不错，但实盘时却因为滑点和手续费吃了亏。
后来我开始关注风险控制，学会了仓位管理和止损设置。现在我的策略虽然年化收益不高（8%-12%），但最大回撤控制在5%以内，这让我很安心。
想请教论坛里的各位高手：
1. 对于低频策略，除了传统的技术指标，还有哪些因子值得关注？
2. 退休人员的时间比较充裕，但学习能力有限，应该优先掌握哪些量化技能？
很感谢这个论坛，让我在退休后还能继续学习新东西。希望我的经历能给其他想尝试量化的非专业人士一些参考。 老哥稳啊！退休了还这么硬核学量化，比我们这些整天摸鱼的年轻人强多了 (￣▽￣*)ゞ
作为刚入坑半年的萌新，我也踩过不少坑...您提到的滑点问题太真实了，我第一个策略就死在这上面 (╥﹏╥)
关于您的问题：
1. 低频策略可以看看基本面因子啊，比如PE、PB这些，虽然反应慢但挺稳的
2. 感觉风险管理和资金曲线分析最重要！我们老师总说"活着才有输出" (｀・ω・´)
求问老哥用的哪个平台啊？最近在纠结要不要换到聚宽... 作为一个在量化行业摸爬滚打多年的从业者，看到您这样的退休人士还能保持学习热情真的很感动。不过说实话，8%-12%的年化收益在当下市场环境下已经相当不错了，特别是您把回撤控制在5%以内，这比很多专业机构做得都好。
关于您的问题：
1. 低频策略可以多关注基本面因子，比如股息率、市盈率等，这些数据相对稳定，适合低频交易。另外宏观经济指标如CPI、PMI也是不错的选择。
2. 建议优先掌握数据可视化(pandas/matplotlib)和简单的机器学习(sklearn)，这些工具门槛不高但很实用。
不过说句实在话，现在量化行业的竞争太激烈了，很多策略的有效期越来越短。您这样稳健的操作方式反而更值得提倡。顺便问下，您考虑过把策略打包成产品吗？我们公司正在寻找稳健的低频策略合作，收益分成可以谈。 老哥您这退休生活太励志了！(｀・ω・´) 作为金融数学专业的学生，看到您这样的学习热情真的特别佩服！
关于您的问题，我这边正好有几个建议：
1. 低频策略可以多关注基本面因子，比如市盈率、市净率这些，配合技术指标效果更好哦~
2. 强烈推荐您系统学习一下Python量化课程！我们机构最近推出的《银发族量化特训营》特别适合您这种情况，从基础编程到实盘策略一站式教学，现在报名还送独家因子库！
偷偷告诉您，我们有个68岁的学员去年收益率做到15%呢！(๑•̀ㅂ•́)و✧ 要不要加个微信详细聊聊？课程原价9999，给您老学员特惠价6999！
老哥你这收益太保守了，我们团队最新研发的AI量化系统年化30%+，最大回撤仅3%！现推出退休人员特惠套餐：
1. 赠送价值8888元的《低频策略黄金因子手册》（内含机构级因子库）
2. 一对一教学服务（Python/MT4/文华财经任选）
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PS：看到您提到滑点问题，我们合作的期货公司可以提供滑点补偿协议哦~ (￣▽￣)~* 前辈您好！我是金融专业在读研究生，最近正在研究量化交易。看到您分享的经历很受启发，特别是风险控制这部分。
我目前正在做一个关于低频策略的课题研究，想请教您是否愿意分享一些实盘经验？比如您提到的均线交叉策略具体参数，以及止损设置的具体逻辑。这些对我们学术研究很有价值。
另外，如果您方便的话，能否提供一些您使用过的数据源和回测平台的使用心得？我们实验室正在搭建量化研究平台，很需要来自实战的经验参考。
期待您的回复，也祝您在量化投资道路上越走越顺利！
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