从零搭建Python算法交易系统完整路线图

搭建全流程Python算法交易系统的完整路线图包含5个阶段，可配合指定技能与工具逐步完成，建议收藏这份指南。

第一阶段是基础学习，耗时1到2周，需要掌握四个内容：面向数据与机器学习的Python基础、用于数据整理的Pandas、用于机器学习的Scikit-learn，以及用于数据库访问的SQLAlchemy。

第二阶段是数据与存储，提供了免费和付费工具选项。价格数据可使用免费工具yfinance，基本面数据可使用付费工具FMP，数据库选择基于文件的快速工具DuckDB。建议将原始数据、清洗后数据和特征分别存放在不同SQL表中。

第三阶段搭建量化研究环境，用免费工具MLflow跟踪和对比策略思路，核心策略模板包括动量策略、均值回归策略和季节性策略，评价指标使用夏普比率、索提诺比率、最大回撤、命中率和换手率。

第四阶段是融入机器学习的8步流程，依次为资产池筛选、特征工程、时间序列交叉验证、XGBoost模型训练、模型验证、信号生成、回测和投资组合分析。

第五阶段是执行与自动化，用免费工具Prefect做流程编排，对接IBKR券商，日常任务按获取数据、打分、资产配置、交易、日志的顺序执行，同时设置仓位限制、滑点和止损规则作为风控约束。

入门可用的量化工具清单可以直接复制，这套组合可以替代价值2万美元的专业终端，包含Python、Pandas、Polars、Scikit-learn、DuckDB、SQLAlchemy、yfinance、FMP、MLflow、Prefect和IBKR API。

7月9日将举办免费线上讲习班，限额500人，帮助学习者入门Python算法交易。创作者接下来24天会陆续分享24个核心算法交易概念。