最近整理了下收集的量化交易学习资料，包含了优秀博客、学习课程和学习书籍，还是比较全面的，在这里推荐给大家。请大家点赞收藏！
学习平台
BigQuant是一个基于大数据和人工智能的量化交易平台，提供便捷的策略创建、回测与优化工具。用户可以利用平台上的机器学习与自然语言处理模块，结合自身的投资理念开发适合的量化策略。
优矿是国内较早的量化投资平台之一，提供量化策略开发、回测及实盘交易等功能。平台的用户社区活跃，有丰富的教程和文档支持，适合各类投资者从入门到进阶。
聚宽是一个面向量化投资者的在线平台，专注于策略开发与社交金融。它提供全面的金融数据、丰富的策略框架和强大的回测工具，用户还可以分享和讨论策略，促进社区交流。
Tushare是一个开源的金融数据接口库，主要提供国内金融市场的数据接口，包括股票、期货、基金等数据。虽然它并不是一个完整的量化交易平台，但它为许多量化策略的开发提供了重要的数据支持。
万矿是一个面向量化交易的综合性服务平台，集成了策略开发、回测、模拟交易和实盘交易功能。万矿的特点在于其数据服务和交易接口，方便用户高效开发和实施量化策略。
掘金量化是为专业量化投资打造的一款功能齐备的落地式终端，对于专业的量化投资机构和个人，掘金是一款高效的投研、投资工具。对于入门级的量化爱好者，掘金是一个兼容开放的学习、实践平台。
博客
1. 量化交易入门指南
2. 小散量化炒股记|搭建本地化的股票量化数据库这么几步就够了
4. 小散量化炒股记|只用一分钟选出底部放量跳空上扬的强势股
5. python量化股票
6. 【模型推理】量化实现分享一：详解 min-max 对称量化算法实现
7. 【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现
8. 【模型推理】量化实现分享三：详解 ACIQ 对称量化算法实现
9. 【模型推理】量化实现分享四：Data-Free Quantization 香不香？详解高通 DFQ 量化算法实现
10. 【模型推理】量化实现分享五：详解格灵深瞳 EQ 量化算法实现
11. 【模型推理】比特大陆 SE5 边缘盒子 caffe SSD 量化与转换部署模型
12. 【模型推理】谈谈几种量化策略：MinMax、KLD、ADMM、EQ
13. 【模型推理】寒武纪 MLU resnet50 量化及离线推理流程
16. 量化策略构建：均值回归模型
17. Backtrader 基本使用教程 — 量化投资实战教程(1)
18. Python 量化投资实战教程(2) —MACD策略(+26.9%)
19. Python 量化投资实战教程(3) —A股回测MACD策略
20. Python 量化投资实战教程(4) —KDJ 策略
量化交易课程
主要介绍如何使用Python进行股票市场的量化分析，涵盖基本的Python编程、数据获取、策略开发与回测等内容，适合初学者入门。
此课程系统地讲解了Python在量化交易中的应用，包括数据处理、策略开发、风险管理等，适合希望深入学习量化交易实操的学员。
针对Python编程基础较弱的学员，此课程从零开始，逐步介绍Python与大数据分析的结合，以及如何用这些技术进行量化交易策略的开发。
课程重点在于如何利用Python工具进行量化投资分析，涉及策略设计、数据解析和实盘交易等，旨在帮助学员掌握量化投资的实践技能。
该课程深入探讨量化投资的理论基础和实务操作，通过实例分析帮助学员理解复杂的量化模型和策略背后的逻辑，适合有一定基础的学员。
课程集中于量化投资中的数据挖掘技术，涵盖数据处理、特征工程、机器学习等内容，并结合实际案例提高学员的实战能力。
为R语言入门者设计，此课程通过金融案例讲解R语言在量化金融中的作用，帮助学员掌握基础的编程技能及应用。
该课程更深入探讨R语言在量化投资中的应用，涉及策略开发、数据分析等，适合希望将R语言应用于量化投资的学员。
课程专注于如何使用Python进行金融领域的大数据分析，内容包括数据获取、清洗、可视化和建模等，适合有数据分析需求的从业人员。
通过MATLAB进行金融数据分析的课程，讲解如何利用MATLAB工具进行各种量化分析，包括数值计算和模拟等，适合MATLAB用户。
该课程结合MATLAB进行量化投资的实操训练，涵盖量化策略的开发、回测和优化，适合希望用MATLAB提升量化能力的学员。
12、R的极客理想:量化投资篇
此课程旨在提升学员的R语言技能，专注于量化投资的实际应用，包括数据分析、模型开发等，适合希望在量化领域深入探索的学员。
课程内容涵盖Python编程基础到量化投资策略的实战案例，是一个由浅入深的综合性课程，适合希望全面掌握量化投资的初学者。
量化交易书籍
1、量化交易之路：用Python做股票量化分析
本书通过Python语言详细讲解股票量化分析的基本方法，涵盖数据获取、策略构建及回测等内容，适合希望通过Python实现量化交易的初学者。
2、Python量化交易教程
该书系统介绍了Python在量化交易中的应用，涵盖数据分析、策略开发、市场微观结构等，适合对量化交易有一定兴趣的读者，能够帮助他们从实践中入手。
3、零起点Python大数据与量化交易
针对没有编程基础的读者，本书从零开始讲解Python与大数据在量化交易中的应用，逐步引导读者掌握数据分析及交易策略的开发。
4、量化投资：以Python为工具
本书专注于量化投资实践中的Python应用，讲解了如何使用Python进行数据分析、策略回测等，适合希望直接应用Python进行量化投资的读者。
5、打开量化投资的黑箱
该书深入探讨量化投资的理论和实践，通过实例分析揭示量化模型背后的逻辑，适合有一定基础的读者，帮助其进一步理解和应用复杂的量化策略。
6、量化投资:数据挖掘技术与实践
本书集中于量化投资中的数据挖掘，讲解数据处理、特征工程和机器学习在量化策略中的应用，适合对数据科学和量化投资结合感兴趣的读者。
7、量化金融R语言初级教程
该书是R语言入门者的指南，通过金融实例讲解R语言的基本用法，帮助读者掌握量化金融分析的基础技能，适合有R语言学习需求的初学者。
8、量化投资:以R语言为工具
本书深入探讨R语言在量化投资中的应用，讲解策略开发与数据分析等内容，适合希望利用R语言进行量化投资的读者。
9、Python金融大数据分析
该书聚焦于如何用Python进行大数据金融分析。内容包括数据获取、清洗、可视化和建模，适合金融行业从业人员和数据分析师。
10、金融数量分析—基于MATLAB编程
通过MATLAB进行金融数据分析的书籍，讲解数值计算和模拟等技术，适合已掌握MATLAB的读者希望进一步应用于金融领域。
11、量化投资:以MATLAB为工具
本书结合MATLAB进行量化投资实操训练，涵盖策略开发及其回测，适合希望用MATLAB提升量化投资能力的学员。
12、R的极客理想:量化投资篇
该书主要讲解如何用R语言进行量化投资分析，内容包括数据分析和模型开发，适合希望在量化领域深入探索的学员。
13、Python与量化投资：从基础到实战
本书内容覆盖Python编程基础和量化投资实战案例，适合希望系统掌握量化交易知识和技能的初学者，从理论到实践全面提升。
标签：策略,Python,资料,适合,MATLAB,投资,集合,量化 From： https://blog.csdn.net/henhenha/article/details/141506524