量化交易新手必看：如何用Python构建你的第一个策略框架

为自己努力绽放一次

最近很多刚入门量化的朋友都在问同一个问题：到底该怎么从零开始搭建一个能实盘跑的策略？今天我就用最直白的语言，分享下个人从业5年总结的实战经验。  

核心就三步：数据、信号、执行。  

1. 数据准备  
千万别一上来就想着用Tick级数据，新手建议从日频开始。重点不是数据频率，而是质量。推荐先掌握pandas的resample和fillna方法，处理缺失值是量化基本功。  

2. 信号生成  
记住这个铁律：任何没有经过参数鲁棒性检验的策略都是耍流氓。建议先用布林带+RSI这类经典组合练手，重点观察参数在滚动窗口下的稳定性。  

3. 执行模拟  
90%的新手策略死在滑点上。一定要在回测里加入1-3个滑点单位测试，别用close价自欺欺人。建议先用手动下单验证策略逻辑，再上实盘接口。  

最后提醒：永远留30%资金作安全垫，这是用真金白银换来的教训。下期会具体拆解如何用蒙特卡洛模拟检验策略失效概率，想看的回复催更。

沽酒待人归

课代表来划重点啦！(๑•̀ㅂ•́)و✧

数据准备：日频起步，pandas的resample和fillna必学
信号生成：参数鲁棒性检验是灵魂，布林带+RSI新手友好
执行模拟：滑点测试不能省，建议手动下单验证

最干的干货：30%安全垫保命！坐等蒙特卡洛模拟详解，求快更！📈

（数学系小声bb：期待用随机过程建模策略失效概率）