如何系统地学习量化交易？如何免费申请量化交易软件QMT和PTrade？

在与众多量化分析专家们深度对话后，我总结了以下几点指导性意见以供您参考学习量化交易。分别是：金融知识，数学知识以及编程相关。

首先咱们先说说金融知识的基础准备问题：

量化交易植根于金融市场的交易活动，因此对于刚接触量化交易的小白来说，理解金融市场的运作是至关重要的，您需对金融市场的概念，交易方式以及各种金融产品有所了解，且要知道股票、基金、期权、债券、外汇等各具风险特性，同时需要区分一级市场和二级市场的特点，并掌握相应技能。若您未深入领会金融的本质（如撮合交易，通过市场机制进行资金配置），那将难以找到合适的交易策略。所以说首要任务是学习金融的基本概念，为自己打好基石。

在学习了基本的金融知识以后，咱们要进一步的学习计算机编程相关的知识：

由于金融市场的复杂非线性行为和金融数据的非稳态特性，传统数学模型往往难以充分挖掘其金融市场的内涵，无论基于个人经验还是数学模型，都不易达到理想效果。这是因为在探索股市等金融市场时，人类研究可能仅触及某一局部最优解，而真正的全局最优解或许超出了传统量化方法的范畴，但编程的引入使得量化交易真正成为可能。如果说您是零基础新手，建议从Python开始学习，通过Python学会处理大数据，并掌握如何将数学模型转化为计算机程序的能力。






以上两部准备充足后，咱们进入更进阶的一部，那就是数学建模：

要知道经典的量化投资策略依靠建立数学模型来探索市场规律，因而量化交易者必须掌握基础数学和统计学知识，尤其是概率论、统计学、线性代数、微积分等，这些知识构成量化交易中各类模型和算法的基石。如果您是在校大学生，建议积极参与数学建模竞赛，尤其是金融相关主题的竞赛，这有助于提升您的建模能力，参赛过程中，您还可以学习到其他选手的交易策略，例如均值回归、趋势跟踪、套利等策略的原理、优缺点及适用场景。

说到这些交易策略，刚好为大家简单介绍下这几种策略：

1.均值回归策略利用股价与均线之间的差异进行交易，适用于股价波动较小的环境。

2.趋势跟踪策略根据股价走势方向进行交易，适合股价波动较大的情况。

3.套利策略通过不同市场或时间点的价格差异进行交易，适用于存在价格差异的市场。

一般来讲，现在免费的量化交易软件可通过证券公司的客户经理申请，目前比较主流的量化交易软件是QMT和PTrade，目前申请门槛非常低。

在量化交易策略学习过程中，建议您通过自己模拟实践不同策略，评估其效果和稳定性，以了解各策略的优劣和适用环境。以上是我的专业知识分享，希望能够帮助到您。

经典的量化投资策略依靠建立数学模型来探索市场规律

一般来讲，现在免费的量化交易软件可通过证券公司的客户经理申请，目前比较主流的量化交易软件是QMT和PTrade，目前申请门槛非常低。