这个系列记录我从零开始探索量化交易的过程：先解决“数据从哪里来、策略怎么跑”，再补“市场怎么理解、公司怎么估值”。随着文章变多，单篇查找越来越不方便，于是有了这篇汇总导航。
如果你刚进来，建议按下面的顺序读：
工具篇（动手跑起来）→ 基础知识（看懂市场与公司）
工具让你能拿到数据、能回测策略；基础知识让你在写代码之前，先理解价格、指标、财报和估值到底在说什么。两者缺一不可。
工具篇：数据、回测与代码
| 文章 | 主题 | 适合谁 |
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| 量化交易探索-工具篇（一）：macOS 上从零搭建 AKShare 数据环境 | 在 macOS 上用 venv 搭建 AKShare，拿到 A 股日线数据 | 需要本地数据源的新手 |
| 量化交易探索-工具篇（二）：vn.py 回测框架接入海龟策略 | 用 vn.py 跑通经典海龟交易策略的回测 | 想从数据进入策略执行的人 |
基础知识篇：看懂市场与公司
| 文章 | 主题 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 量化交易探索-基础知识（三） | 从策略想法到可运行系统：数据层、因子层、策略层、回测、执行、监控 | 怎么把看盘和回测变成一套可持续运行的量化系统 |
| 量化交易探索-基础知识（二） | 财报三张表、PE/PB/ROE、价值与成长、板块轮动、因子选股 | 公司值多少钱、为什么涨的是这个板块、怎么量化选股 |
| 量化交易探索-基础知识（一） | K 线、成交量、技术指标、交易与风控系统 | 价格语言、买卖机制、技术分析入门 |
后续计划
这个系列还会继续写下去，下一步大致有两个方向：
- 策略篇：把技术指标和基本面因子组合成可交易的选股/择时策略，并用真实数据回测。
- 工程篇：把策略从 Notebook 搬到可持续运行的系统里，包括数据更新、信号生成、绩效监控。
每篇新文章完成后，我都会在这里补上链接。如果你是从某一篇跳过来的，也欢迎把这篇当作“目录页”收藏。