投资小白如何系统的学习量化编程（二）
进阶学习：数学建模\n经典的定量投资方法是从众多的财务数据中，通过构建不同的数学模型来发现市场的规律。所以，定量交易要求有一定的数理基础，特别是数理基础，如概率论，统计学，线性代数，微积分等。这方面的知识对定量交易中的不同模型和算法都有很大的帮助，所以我们推荐初学者把它们作为重点。\n如果你是个大学生，最好是去参加一些和金融有关的比赛，这样才能提升你的模型水平。另外，还有一场关于金融模型的比赛，里面有很多数学方面的例子，你可以在比赛中学习。。\n通过比赛，也可以学习到许多他人的交易策略，例如如何将均值回归、趋势跟踪、套利等策略应用在实际场景当中，他们的原理、优缺点、适用场景是什么。\n这里介绍一些简单的策略模型:\n·均值回归策略是利用股票价格和均线之间的差距来进行交易的策略，适用于股票价格波动较小的情况下\n·趋势跟踪策略是利用股票价格的趋势方向来进行交易的策略，适用于股票价格波动较大的情况下\n·套利策略是利用不同市场或不同时间的股票价格差异来进行交易的策略，适用于市场中存在价格差异的情况下。\n所以我们在学习量化交易策略的时候，提出了通过竞赛来检验各种策略的有效性与稳定性，以此来理解各种策略的优势与应用场合。