选择你的学习路径
根据你的背景和职业目标，选择最适合的学习路线。
每条路径都包含系统化的课程和实战项目。
入门8-12周
量化系统开发入门
Quantitative System Development Fundamentals
专为有Python基础的开发者设计，从零开始学习量化系统的核心模块。你将掌握数据获取、回测框架搭建、策略开发到模拟交易的完整流程。
适合人群：有Python基础，想入行量化开发
学习成果
- 理解量化系统整体架构
- 掌握Pandas/NumPy金融数据处理
- 搭建完整的回测框架
- 实现基础交易策略
- 完成模拟交易系统对接
课程模块
模块 1
Python工程化基础
代码组织、虚拟环境、依赖管理
模块 2
数据获取与清洗
爬虫、API接入、数据质量监控
模块 3
回测框架搭建
事件驱动架构、数据流设计
模块 4
策略开发实战
双均线策略、动量策略实现
模块 5
模拟交易系统
订单管理、风控模块、监控面板
进阶6-8周
回测系统架构师
Backtest System Architecture
面向有量化经验的开发者，深入讲解回测系统的架构设计与性能优化。从事件驱动引擎到分布式回测，打造工业级的回测平台。
适合人群：有量化经验，想自研系统
学习成果
- 设计高性能事件驱动引擎
- 掌握Cython/Numba性能优化
- 实现多进程并行回测
- 构建分布式回测系统
- 掌握过拟合检测方法
课程模块
模块 1
架构设计原则
模块化设计、接口抽象、依赖注入
模块 2
事件驱动引擎
事件循环、状态管理、异步处理
模块 3
性能优化实战
Cython加速、Numba JIT、内存优化
模块 4
并行与分布式
多进程、消息队列、任务调度
模块 5
回测验证体系
过拟合检测、样本外测试、稳健性分析
进阶10-12周
Java量化平台开发
Java-Based Quantitative Platform
专为Java开发者设计，讲解如何用Java构建高性能量化系统。涵盖低延迟架构、Java+Python混合系统、以及企业级量化平台的开发实践。
适合人群：Java背景，转向量化领域
学习成果
- 掌握Java金融数据处理框架
- 设计低延迟交易架构
- 实现Java+Python混合系统
- 构建企业级量化平台
- 掌握JVM性能调优
课程模块
模块 1
Java金融数据处理
QuickFIX/J、TimescaleDB、Disruptor
模块 2
低延迟架构设计
无锁队列、零拷贝、CPU亲和性
模块 3
Java+Python混合
gRPC通信、Py4J、进程间协作
模块 4
企业级平台开发
Spring Boot、微服务、容器化部署
模块 5
性能调优实战
JVM调优、GC优化、性能监控