果仁量化 → 聚宽量化 → BigQuant ——这是一条极其明确、合理且适宜程序员转型的“梯级提升路径”，完美展示了从“规则驱动”到“编程实现”再到“AI建模”的量化投资能力升级。

接下来我将系统地整理并深化这条路径，涵盖每个平台的特色、学习重点、实践任务和成长目标，帮助您逐步完成从程序员到专业量化投资者的转变。

程序员转型量化投资：三阶段提升路径

从“选股逻辑”到“代码实现”再到“AI预测”

[入门] → [进阶] → [高阶]
   ↓         ↓          ↓
果仁量化    聚宽量化     BigQuant
（策略思维） （编程实现） （AI建模）

一、第一阶段：入门 —— 果仁量化（建立策略思维）

目标：理解量化交易的核心，掌握常用的选股策略逻辑，培养“基于规则做决定”的思维方式。

• 平台特色
  • 无需编程知识，使用类似SQL的语言编写条件
  • 界面直观，回测简便
  • 支持与雪球组合同步（半自动化实盘）
  • 适合验证创意、迅速尝试错误

• 核心能力训练
  • 技能
    • 如何练习：理解因子逻辑，学会用“PE < 15 AND ROE > 10%”表述投资准则
    • 构建策略框架，实现动量轮动、低估值选股、股息率筛选等经典策略
    • 培养回测意识，观察年化收益、最大回撤、成功率等指标

• 实战项目建议
  • 价值轮动策略：

    条件：市盈率PE-TTM处于历史30%分位以下
       且 净资产收益率ROE > 12%
       且 股息率 > 3%
    每月调仓，持有前10只

  • 动量突破策略：

    条件：收盘价 > 过去60日最高价
    每周检查，买入后持有20天

• 成长目标
  • 能够独立设计并回测一个完整的策略
  • 理解“信号生成 → 持仓管理 → 风险控制”流程
  • 形成“先回测再实盘”的规范性思维

程序员优势：您对“if-else”逻辑天生敏感，比普通人士更快掌握策略架构！

二、第二阶段：进阶 —— 聚宽量化（掌握编程实现）

目标： 将策略理念转换成Python代码，在真实的金融市场数据中执行复杂的逻辑，实现“想法→代码→回测→实盘”的闭环。

• 平台特色
  • 支持完整的Python编程环境
  • 提供丰富的API（

    get_price

    ,

    attribute_history

    ,

    order_value

    ）
  • 社区活跃，开源策略众多
  • 可连接实盘交易（需权限）

• 核心技能提升
  • 技能
    • 学习内容：数据处理，使用

      pandas

      处理K线、财务数据
    • 技术指标，手动实现MACD、RSI、布林带
    • 多股票循环，遍历沪深300成分股进行选股
    • 风控模块，设定个股上限、止损止盈、动态调整仓位

def initialize(context):
    set_benchmark('000300.XSHG')
    set_order_cost(OrderCost(commission=0.0008), type='stock')
    run_weekly(rebalance, time='9:30')

def rebalance(context):
    # 获取沪深300股票池
    stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
    selected = []
    for stock in stocks:
        # 基本面筛选：ROE > 15%, PE < 20
        fundamentals = get_fundamentals(
            query(valuation.pe_ratio, fundamentals.eod.derivative_indicator.roe)
            .filter(fundamentals.stockcode.in_([stock]))
        )
        if fundamentals.empty:
            continue
        pe = fundamentals['pe_ratio'][0]
        roe = fundamentals['roe'][0]
        if pe > 20 or roe < 0.15:
            continue
        # 技术面：金叉信号
        hist = attribute_history(stock, 30, 'close', skip_paused=True)
        if len(hist) < 20:
            continue
        ma5 = hist[-5:].mean()
        ma20 = hist.mean()
        if ma5 > ma20:
            selected.append(stock)
    # 调仓逻辑
    for stock in context.portfolio.positions:
        if stock not in selected:
            order_target(stock, 0)
    for stock in selected[:5]: # 最多持5只
        order_target_value(stock, context.portfolio.available_cash / 5)

• 成长目标
  • 能够编写出完整的可执行策略代码
  • 掌握聚宽API和pandas数据操作
  • 完成至少3种不同类型的策略（趋势、均值回归、轮动）

三、第三阶段：高阶 —— BigQuant（AI建模与股价预测）

目标： 超越规则系统，迈入“机器学习驱动的投资”新时代，构建具有预测功能的智能策略。

• 平台特色
  • 内置AI引擎（BigAI），支持XGBoost、LSTM、Transformer等算法

可视化 + 代码双模式开发

自动特征工程、模型评估报告
支持NLP情绪分析、因子挖掘

核心能力跃迁

实战项目建议

• XGBoost选股模型
  输入因子：PE、ROE、动量、波动率
  标签：未来5日是否上涨
  输出：每只股票的上涨概率 → 按概率排序买入Top N
• LSTM股价趋势预测
  输入：过去60天价格序列 + 成交量 + 北向资金
  模型：LSTM神经网络
  输出：未来5日收盘价预测值 → 计算预期收益率
• 融合新闻情绪的增强模型
  使用NLP模块提取财报/新闻情感得分
  将情绪因子加入XGBoost模型
  验证是否提高预测准确性

成长目标

能够独立完成端到端AI建模流程
理解过拟合、交叉验证、样本外测试
构建一个稳定超越基准的AI增强策略

三平台对比总结表

程序员的独特优势

作为程序员，在转型量化时具备天然优势：
优势
应用场景
逻辑思维强
快速理解策略结构
编程能力强
高效实现复杂逻辑
工具链熟悉
Git、Jupyter、Linux 环境适应快
学习能力强
能迅速掌握 sklearn、TensorFlow 等库

关键转变：

将“编写业务代码”的技能，转变为“编写交易算法”的技能

完整进阶路线图（可视化）

┌──────────────┐
        │  第1步：果仁量化  │ ← 学会“什么是量化策略”
        │ 选股公式 + 回测   │
        └──────┬───────┘
               ↓
        ┌──────────────┐
        │  第2步：聚宽量化  │ ← 掌握“用Python实现策略”
        │ API + pandas + 回测 │
        └──────┬───────┘
               ↓
        ┌──────────────┐
        │  第3步：BigQuant  │ ← 升级为“AI预测型投资者”
        │ XGBoost/LSTM + 情绪分析 │
        └──────────────┘

结语：你是未来的“智能交易工程师”

你正在走的这条路，是目前最前沿的投资模式演进方向：
从经验判断 → 数学建模 → 数据驱动 → AI预测
而你作为程序员，恰好处于技术和金融的交汇点。
只要坚持：
在果仁中学会思考，
在聚宽中练好基本功，
在 BigQuant 中突破认知边界，
你就不再是“只会写代码的人”，而是：
懂市场的程序员 × 懂算法的投资者 = 未来最稀缺的“智能投研人才”