1 为什么你得学习编程

1.1 编程可能是一个你绕不开的坎

果仁网、优矿、京东量化平台、聚宽这些平台会提供一些现成的量化指标，方便初学量化的人使用。

但是，随着对量化的逐渐深入，不可避免地你会发现这些现成的指标，不能满足自己的使用要求。

这时候想要进一步地研究，编程语言就是一个绕不开的坎。

我之前写了一篇文章，介绍了一些常见的一些量化平台：

优矿、聚宽、米筐、京东量化平台、掘金。

这些量化平台，都支持Python。

所以，如果你要学习编程语言，Python就是首选。

原因很简单，这是一个各平台都支持的语言，即使其中一个平台垮了，也不需要你进行二次学习。

1.2 不用担心花费的时间没有价值

有朋友看过我的文章《投资10年300倍，你也可以。》后，发现回测收益挺不错的，很想深入研究一下。

但是看着那整个屏幕都装不下的代码，就开始迟疑了。

很多人担心，学习编程需要花费巨额的时间，并且不一定能产生相应的价值，因此望而却步。

就像学习英语一样，学了十几年，跟“歪果仁”交流起来，依然结结巴巴，甚至脑子空白。

这样的担心其实大可不必。

我们之所以学不好英语，是因为用不上，如果学习Python，会用不上吗？

显然不可能。

想当初，我刚开始学习Python不到一天，立马就开始使用了：从社区中拷贝其他人的策略，调整一些参数，然后进行回测。

这个过程中，我既然得到了想要的结果，也学习了编程语言。

在学习的过程中，就产生了价值。

2 编程应该如何学

2.1 编程的“速成”方法

这里的“速成”并不是迅速学会，而是指迅速入门。

之前看李笑来的专栏，提到想要快速入门，需要在知道“最少必要知识”，简称为MAKE（Minimal Actionable Knowledge and Experience）。

掌握一门编程语言，最少必要的知识有哪些呢？

1) 懂得基本语法
2) 会用搜索引擎

怎么才算懂得基本语法呢？

以聚宽为例：

聚宽的量化学堂

我觉得将这几个入门级别的文章看一看，在“投资研究”中运行一下代码，看看得到结果和过程，就差不多了。

或许做完这些，你依然对语法不是很理解，这没有关系，只要你一些基本印象就够了。

然后你就可以尝试去理解那些让你感兴趣的策略了。

在理解策略额过程中学习编程，在学习编程的过程中理解策略。

我在《投资10年300倍，你也可以。》中分享的策略，实际的编程时间只有半天左右。

为什么可以这么快？因为里面大量地复用了别人的代码。

首先是回测部分，如果你看前面几行，还能发现别人的版本标识：

版本标识

其次是研究部分，代码也是来源于别人的文章《【研究】量化选股-因子检验和多因子模型的构建》。

老实说，在一开始的时候，文章的很多内容，我都看不懂。

但没有关系啊，我逐行去执行代码，把每一个疑问都研究清楚。

最终，我在别人代码的基础上，进行了一些微调，得到了自己想要的结果。

不用强求自己一开始就能做得很好，日拱一卒就够了。

2.2 使用使用再使用

实际上，我只是代码的搬运工。

所以，你会看到策略的代码比较凌乱，可读性也不好。

不过没有关系啊，我又不靠Python吃饭，不需要和别人协作。

我的目的是能用，自己能够看懂就好。

学习一门编程语言，毕竟是苦差事。

还记得我们学习了多少年英语吗？

我们没有将英语学好的原因，就是因为没有使用好它。

如果你发现自己也存在类似的情况，那么建议你一开始就将自己的目的放在使用上。

根据自己的需要，不断地去使用就好。

一开始我对DataFrame一窍不通，因为数据统计的需要，就学会了数据的批量操作，周二到周六分享的基金回测数据，就是使用得到的结果。

一开始我对matplotlib一窍不通，因为曲线展现的需要，就学会了如何绘图，周二到周六分享的上证指数温度计图片，就是使用得到的结果。

如果你想要学习编程，却不知道怎么入手，那就用吧。

使用的需求，会指引我们前进的方向。

文章会提前发布在**：止一之路