如何去学Python量化，如何快速入门？
求一个可以快速入门的方法 按照每天8小时，每周6天来计算，效率高的，自学比较快的至少需要半年，慢的时间不好预估。但整体学习时间不宜过长，如果学一段时间以后看是看不到能找到工作的希望，那就说明学习方法或学习路线有问题，或者干脆是自己不适合通过自学来入行Python。
此时建议要换种策略，比如报个班，用钱买时间。一般的培训班是学5个月左右，996模式。
如何学习Python效率最高呢？
首先，自学最重要的就是找对方向，不能随意的从网上找一大堆的课程就看。应该要有具体的学习路线和步骤，学起来才会又轻松又简单。
其次，要有足够的时间能够去仔细的研究，如果你只是学来为自己办公方便的那还能轻松点，但如果你是想要靠自学Python找工作的话，那可得好好的打好基础再细细研究了。毕竟不会有哪个公司愿意招一个基础都不牢固的人。
最后，你需要有一套完整系统的学习路线加视频教程，跟着视频一步一步来，才能少走弯路。
Python完整版视频教程奉上！
从Python基础入门到Python进阶以及后面的项目实战，事无巨细，满满干货就是为了帮助想要学习Python的朋友。
并且已经整理好了一份Python学习路线图，帮你更好的掌握Python、不走弯路、降低时间成本：
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下面按照这份学习路线图，按阶段给大家推荐配套Python视频教程，让你快速上手Python语言，自学无忧！
系统学习Python基础，可以参考这份在线教程：
快速上手 Python 语言
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旨在帮助大家快速上手 Python 语言，覆盖到的内容包括：Python 语言核心、常用数据类型、函数、面向对象编程
、网络接口调用、办公自动化等内容，非常适合初学者和想深入了解 Python 语言的小伙伴。
打好Python基础以后，可根据自己的兴趣，往后端，爬虫，数据分析，算法等方向发展。
更详细的Python进阶教程，之前分享过，可以看下我的这篇回答：
0基础，想自学python，请问要从何学起？
以上Python知识掌握牢靠之后，还需要多加练习，通过实践动手去巩固知识。并且根据自己兴趣选择合适的Python侧重方向，针对性的学习。你要知道，实践是掌握Python最快的方法！
推荐这些Python项目，附带源码资料，可以参照这练习一下！
[*]项目实战——用Python写了一个电子考勤系统！
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友情提示：以上项目都附有源码资料，请大家按需获取练习哟！
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未完待续。。。
好记性不如烂笔头，站在岸上学不会游泳，所以想要真正学会Python，无他，唯练习、练习、练习！
加油吧！ python量化入门很简单，只需3步就能快速上手。
一、准备工作
在开始Python编程之前，首先需要确保你的计算机上安装了合适的Python环境。这一步虽然简单，但却是所有编程旅程的基础。错过这一步，你可能会在未来的学习过程中遇到各种不必要的难题。
二、0基础如何正确学习
对于零基础的初学者来说，学习Python可能会感觉有些吓人。传统的学习方法，如通过阅读书籍或整理框架，虽然有用，但编程更侧重于实际操作。下面是一些针对初学者在Python学习前期需要注意的实操建议：
1.开始于基础
理解变量和数据类型: 在编程中，理解如何储存和操作数据是至关重要的。
掌握基础语法: 学习如何编写简单的语句和表达式，比如if条件语句和for、while循环。
多试错：刚开始学习时不要惧怕遇到问题，要多敲下代码，多尝试，在踩坑中积累和总结经验。
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2.逐步构建复杂度
从Hello World开始: 最经典的编程入门练习。理解这个简单的程序可以帮助你熟悉编程环境和运行代码的过程。
尝试基础算法: 比如排序和搜索，这不仅能帮助你熟悉Python，还能让你了解算法是如何运作的。
实用小练习：无论是算法题，还是简单的应用，都能在小小的实战中逐渐达到代码与意识的知行合一。
3.模仿和改进
分析现有代码: 查找一些简单的Python项目或代码片段，尝试阅读并理解它们。
模仿和改进: 在理解基础代码的基础上，尝试进行一些小的改动或添加新功能，实现先抄再超。
4.求助和反馈
遇到问题不怕问: 利用在线社区（如：Stack Overflow）或向朋友、同事、老师求助。
及时反馈和调整: 对自己的学习过程进行定期反思，看看哪里做得好，哪里需要改进。
二、进阶之路
在完成了0到1的Python基础内容攻克后，后续的Python学习需要根据自己的未来应用需求进行设计。
1.数据分析与科学计算
如果你现在或者将来想从事金融量化相关工作，用python做数据，数据分析可能是你的不二之选。在这里，你将参与到数据清洗、统计分析、可视化以及预测模型的建立等工作中。
比如在金融领域中最为流行的应用方向之一——量化交易：你可以使用Python的pandas库来分析股市数据，预测未来可能的股价趋势。
我重点强调一下，对于刚开始了解Python的同学，一定要先搭好框架知识，这对后期快速上手非常重要。这里强烈推荐品职的【Python量化技能训练营】，我刚开始了解的时候听了很多课，这个真的非常适合初学者，你也能清楚了解如何从0基础精准定位，掌握Python技巧，快速提升量级能力。可以先点击下方链接听一下以下三节入门课，含金量很高。
2. 金融数据可视化
Python量化的关键是金融数据可视化，无论是传统的K线图，还是现在的策略分析，都需要大量的可视化图表。具体到编程代码，就是使用Python绘图模块库绘图，比如传统的Python绘图模块库有Matplotlib,Seaborn等。
对于股票和财经的金融数据源，可以使用Tushare库来获取和分析股票财经数据，我们获得财经数据源后，就可以使用Pandas对金融数据的各种指标进行定制化的分析了，最后让数据可视化，可以使用Matplotlib来绘制出美观大方的金融图形，为企业的决策提供便利。
3.网络爬虫和数据采集
数字化时代，数据越来越重要，网络爬虫将是你的绝佳舞台。你将通过网页解析、API调用，抓取并存储各种在线数据。用Python的BeautifulSoup或Scrapy库，你可以轻易地自动获取新闻头条或社交媒体更新。 介绍一下你的基础。 国内的几个比较有名的量化社区，在这些平台上。
[*]把最古老的那些交易系统，比如海归交易法这一类的策略，逐一实现，并回测
2. 去社区看看别人发布出来的海归交易法 中的不同参数变化的影响和他们对这个策略的优化方向。
3. 把新发现的优化方法不断新增到自己的策略中。
4. 自己去总结、统计、分析以发现优化方案
5. 重复以上步骤 从数字货币实战入手，不断实战中应用量化
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