从传统投资转向量化设计的结构化知识图谱

以下是专为**从传统投资转向量化**设计的结构化知识图谱，采用「核心理论+实操工具+避坑指南」三层体系：

Ⅰ. 量化投资核心知识架构

graph TD
    A[量化投资本质] --> B[数学定价模型]
    A --> C[统计规律挖掘]
    A --> D[系统性风控]
    
    B --> B1(Black-Scholes期权定价)
    B --> B2(多因子模型Fama-French)
    B --> B3(蒙特卡洛模拟)
    
    C --> C1(协整性检验)
    C --> C2(平稳性处理)
    C --> C3(非线性关系捕捉)
    
    D --> D1(波动率锥管理)
    D --> D2(动态止损算法)
    D --> D3(风险平价配置)

Ⅱ. 与传统投资的本质区别

Ⅲ. 六大核心技能树

mindmap
  root((量化能力模型))
    数据工程
      API实时数据抽取
      非结构化文本处理
      特征数据标准化
    策略开发
      均值回归(配对交易)
      趋势跟踪(布林通道突破)
      统计套利(ETF折溢价捕捉)
    回测系统
      前视偏差预防
      滑点和手续费建模
      多线程加速优化
    风险管理
      VaR(在险价值计算)
      极端行情压力测试
      组合β暴露控制
    部署实施
      算法拆单(TWAP/VWAP)
      交易所直连API
      实时异常监控

Ⅳ. 新手避坑路线图

阶段1：认知重塑（1-2周）

• 必读书目：《主动投资组合管理》 Grinold & Kahn《量化交易: 如何建立自己的算法交易事业》 Ernest Chan
• ⚠️ 警惕误区：❌ “高收益策略可以无限复制”❌ “回测曲线漂亮=实盘能赚钱”✅ 掌握关键概念：过拟合/生存偏差/市场容量

阶段2：工具武装（3-4周）

阶段3：策略开发闭环

flowchart LR
    A[观察市场异象] --> B[数学抽象]
    B --> C[构建信号函数]
    C --> D[回测系统验证]
    D --> E[参数敏感性分析]
    E --> F{统计显著性?}
    F -->|是| G[模拟盘测试]
    F -->|否| A
    G --> H[实盘小资金运行]

Ⅴ. 百万人验证的学习路径

第1个月：

• 掌握Python处理金融数据(浮点精度/时间戳转换)
• 手动复现经典策略：双均线/海龟交易法
• 理解t检验/P值的经济学含义

第3个月：

• 构建因子库：动量/价值/质量因子
• 学习组合优化(Portfolio Optimization)
• 实践卡尔曼滤波处理噪声数据

第6个月：

• 探索日内高频策略(order book分析)
• 部署Docker自动化交易系统
• 研究市场微观结构(冰山订单检测)

Ⅵ. 关键认知升级点

核心武器库进化

gantt
    title 技能学习里程碑
    section 初级技能
    基础统计学    :a1, 2024-01, 30d
    Python编程    :a2, after a1, 60d
    
    section 进阶修炼
    时间序列分析   :a3, 2024-03, 45d
    机器学习应用   :a4, 2024-05, 90d
    
    section 高阶配置
    高频数据处理   :a5, 2024-08, 60d
    衍生品定价     :a6, 2024-10, 40d

要记住的真理：

凡是能用参数描述的规律必然会有衰竭期

最大回撤永远会比回测显示的更大

策略容量决定了收益天花板

如果需要某个模块的深度解析（如配对交易具体实施步骤），可以随时告诉我！