「量化交易体验课」的交互式课堂。
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1. 关于这门课的简要介绍
1.1 量化交易这门课诞生的四个原因
量化交易将会打开一扇全新的大门，并深度感受智能投资带来的新体验。
尝试与计算机进行“对话”，并通过不断学习、努力精进，最终操作计算机完成你的梦想！
1.1.1 教你一种对抗生活与投资不确定性的方法
量化能力是人生的必备能力。拥有量化能力，能有一种万事万物皆可被掌控的自信和稳重感。
1.1.2 希望你可以把握机会，学会量化交易技能赚取财富
近两年，新冠疫情影响了我们的生活，当前中国经济处于复苏期，复苏速度逐步加快，世界经济中心也逐渐转向中国，越来越多的好公司随之诞生、发展并解决更多难题。对应到股票投资市场，逻辑不变，经济复苏，好公司不断地上市融资，核心资产优胜劣汰，而且最近十年期间还是 3000 点的 A 股市场，上升潜力和空间都是巨大的。
但要想从中稳健赚钱，需要用对方法。
所以第二个原因，我希望你能把握住这次机会，学会量化交易技能，将技能直接应用到股票市场或其他投资市场中稳健赚取收益。
1.1.3 希望能帮助你解决最值得关注的问题
说到股票投资，你可能听过这样的“股市常谈”：一赢二平七亏。
什么意思？就是说十个人投资，只有一个人能赚钱，七个人会赔钱，剩下两个人不亏不赚，当然这是股民的经验之谈。
不过，当你在日常或过往进行投资实践时，也会或多或少出现以下情况：
市场行情无法理解，股票投资选择困难，冲动买卖总是后悔，交易亏损只想回本。
很多人会有这种困扰，究其原因，股票投资往往具有风险性和未知性。无论你是小白还是股神，进入股市就会发现每时每刻都在变化，各类机会与问题层出不穷。
你可以花 1 分钟再思考一个关键问题：你想「随心所欲」地亏钱，还是希望「有理有据」地赚钱？
相信你已经有了自己的答案。
在这个与人博弈的市场中，如果不做好解决问题的准备，失败的概率就会被无限放大！
因此，这门课诞生的第三个原因，就是要帮助以下三类朋友解决真实存在的问题：
1）帮助投资知识或经验零基础的朋友们「认清投资现状，收获新技能，用正确的方式开启投资实践」；
2）帮助部分对交易有想法、有自信、善于学习的朋友们「提升日常交易胜率，增加稳健获利概率」；
3）帮助过往因为非理性投资，导致亏损的朋友们「认清亏损真正原因，掌握理性投资方法与策略，尝试投资回本」；
在本次体验课的 5 天时间里面，我也会为你分享并分析三个发生在我身边真实的量化交易案例：
1）零基础小白用户如何利用量化交易策略年赚 10 万？
2）投资老炮如何利用量化技能锦上添花，突破 300% 年化收益率？
3）靠着量化交易策略，他从亏 46% 到赚 23%，做对了哪些事情？
希望你能从似曾相识的投资故事里获得经验，提升认知，少走弯路。如果你是他们，有信心比他们做得更好吗？
1.1.4 量化交易发展空间大，但国内能讲好它的人很少
量化交易在国外已经有 30 多年的发展历史，而国内最早的量化私募基金也只是成立于 2004 年。
被称为量化投资之父的詹姆斯·西蒙斯曾这样形容量化交易：就像壁虎捕食一样，平时趴墙上一动不动，一旦蚊子出现就迅速把它吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会。
在国外，量化交易占据金融市场 85% 的份额，而在国内，量化交易才刚刚起步，所以量化交易在国内具有更大的发展空间。
并且随着计算机存储和数据运算能力的不断增强，也会出现更多的实用工具，提升其日常使用频率。
这里要强调一下，虽然量化交易上手不难，但这个市场上能讲好量化交易的人不多。
很多课程只是单纯教授知识，并不以「实操训练」与「解决问题」的原则进行教学。
所以，量化交易这门课诞生的最后一个原因就是：目前方法并未被普及，获利预期和空间还很大，我们有信心教会你。
同时，风变科技是市场中唯一一家为你提供量化回测实操教学与交易问题解决的教育公司，我们渴望与你并肩同行。
1.2 量化交易体验课的教学目标
本量化交易体验课，我们的教学目标共有3点：
1）能够指导你对量化与量化交易的概念进行完整认知和理解，辅助你建立科学量化思维，学会评估和处理生活与投资中的简单问题；
2）为你提供一款原创在线量化交易系统：ForTrader，来方便你学习与实践使用，力争让你获得更佳的学习体验，更准确的实操感受。
3）在 5 天的学习结束后，你将会见证部分具备可复制性的案例教学，并在课程结束后带走一套专业投资逻辑方法与经典量化策略来辅助你的真实投资生涯；
1.3 量化交易体验课的学习路径
最后给大家分享一下本量化交易体验课的学习路径：
量化底层认知 + 核心应用技能 + 正确投资思维 + 回测实操训练 = 量化交易学有所成
是不是感觉挺有压力？
别紧张，既然你有能力选择正确的开始，就该将这种潜能发挥到极致。
接下来，就要进入正式的知识讲述环节了。世间所有美好的事，都值得你花点时间慢慢来，认真且努力地学习吧，未来的你一定会感谢现在的选择和行动！
2. 量化交易基础知识
2.1 量化思维在日常生活中的应用
目前金融领域存在一种比常规投资更智能化的方式，它可以自动分析市场行情、寻找交易时点，甚至自动化交易。
这种智能的投资方式就是今天的主角——“量化交易”。
在这之前，我们得先知道什么是量化？
学术上把量化定义为以先进的数学模型对社会现象进行定量的考查。
量化这件事，如果你把它上升到思维的概念上，就是量化思维。
量化思维有很宽泛的用途，不管是在工作中，还是在生活中，都能帮你定量地表达思想和传递信息，而不是凭感觉，其实我们每个人都或多或少具备一些量化思维。
这样说可能理解起来比较抽象，别担心，我们来看一个案例。
我的两位朋友，小钢和老铁，最近都打算购买苹果笔记本电脑办公。从哪个渠道买，是个问题。
小钢是一名犹豫党，月光族，一直犹豫是否要购买苹果笔记本电脑，并且他不太关注性能。
老铁比较成熟，有一定积蓄，但对电脑价格也比较敏感，他希望能找到一个可以开正规发票的渠道购买电脑，这样方便报销。
两位朋友带着需求找到了我，希望我给他们一些建议。
你发现了吗？事情虽小，但如果没有满足他们的需求，朋友们肯定也不愉快。于是，我用了量化思维分析这件事。
具体如何运用量化思维呢？
第一步：「找寻数据」
我找寻了当前市场的各类货源渠道与交流社区，从淘宝出发，沿途经过京东、贴吧、知乎、威锋网、拼多多最后以苹果直营店走访调查作为结束，整理出了一份苹果笔记本电脑的比价数据表格。
第二步：「分析数据」
先把老铁的情况代入表格进行分析：
公司能帮老铁报销一部分，但是需要开企业发票，因此优先考虑苹果官网、拼多多渠道。
鉴于老铁对价格比较敏感，所以我建议老铁选择拼多多渠道购买，同时老铁有一定积蓄，可以不考虑分期。
再来看看小钢，小钢是名犹豫党，始终无法确定自己要不要买苹果笔记本电脑，因此初步排除不能 15 天退换的渠道。
又因他是月光族，不在意性能，所以我建议他考虑能分期、折扣最大的渠道——苹果官网翻新。
第三步：「作出选择」
这样，我通过真实数据支撑（各个渠道价格、折扣、优惠），有效数据分析（是否满足需求），较为精准地将比价信息传递给了小钢和老铁，尽可能降低了信息在传递过程中的损失，有利于他们在接收到比价信息与建议后，更好地作出决策。
通过下面的表格，可以很直观地看到，对于小钢和老铁而言最佳的购买渠道。
结合上述案例，我们可以总结一下：
很多时候，我们或多或少都具备量化思维，最直接的表现是我们都会运用量化思维提出各类具体的需求。
但是，你有没有尝试训练自己利用量化思维科学处理需求呢？如果你想改变这样的局面，你就需要从数据收集出发，去处理问题。
这样做，你的思维方式就会从「我有一个想法/需求」转变为「我有证据」、「我有数据」，从而证明你想表达的观点。
上述案例就是利用量化思维进行分析，简称量化分析。
依靠量化分析的特点：逻辑的严密性和可靠性，它推导出来的结论通常也是相对精确的。
当我们把量化分析技能运用在金融市场中，就诞生了量化交易这门学科。
2.2 量化交易的定义
量化交易是一种智能的投资方式，也是一种凭借计算机强大的计算能力，通过对股票、期货、外汇等金融衍生品的历史数据进行分析、建模，以便从历史数据的角度帮助我们决策，从而代替人为主观判断的一种交易方式。
一个简单的量化交易的过程：
即通过历史数据回测 ——> 构建量化模型 ——> 执行当下交易决策。
讲到这里，可能你对“回测”、“量化模型”这些名词还感到很生分，别担心，我们会在后面的课程逐一解释到。
我们接着说。相比于传统交易者依靠经验定性分析的交易方式，量化交易通过编程建模等方式，从数据中总结规律、建立量化模型，并通过计算机高效、快速地进行交易决策，因而量化交易属于一种基于定量分析的交易方式。
上述定义略显复杂，有一些朋友可能会陷入认知误区。
2.3 量化交易的认知误区
帮助你矫正一些可能存在的认知误区，是希望通过对同一事物的不同讲解，辅助你从过往认知模式切换到另一种模式。
接下来，我们来看看具体有哪些误区吧。
2.3.1 误区1 - 高深难懂名词很多
问：做量化交易一定要懂 FPGA、微波、高频、纳秒级别延迟等等高深名词吗？
答：这些名词就是一些策略或代码的别称，零基础学员可以不懂，跟着我的讲解，会用就行。
2.3.2 误区2 - 需要极高的硬件成本
问：量化交易对硬件要求极高？
答：不一定。每 15 分钟、每 5 分钟，甚至每 1 分钟进行交易有极高的硬件要求。
国内大部分量化交易员都是日交易员，一天一只股票只交易一次。在这种情况下，对硬件的要求就不会很高了。
2.3.3 误区3 - 需要复杂的模型
问：量化交易一定要有深度学习、神经网络、大数据等复杂的模型吗？
答：不一定。程序有多复杂取决于你的想法有多高深。如果你只想实现一个简单的策略，几行代码就能够实现。
2.3.4 误区4 - 与传统交易没有区别
问：量化交易也得靠人在电脑或手机上进行交易操作，感觉和之前传统交易方式好像没有区别，我能用量化交易赚更多钱吗？
答：过往的传统交易方法主要以人的思维为主体，较难摆脱人性弱点，例如：贪婪、恐惧、侥幸等心理，再加上市场舆论和虚假消息的环境影响，更加难以理性地作出决策。
而凭借计算机程序的量化交易方式可以从海量数据中发掘市场规律，制定合理的交易策略，实现「7×24 小时」不间断盯盘。还能在极短的时间内作出预设的交易反应，自然可以更快地捕捉交易机会。
不过，量化交易模型构建完毕之后，并不能「一劳永逸」。因为它只是站在历史数据的角度对当前市场情况进行判断和验证。因此，只能说它是以大概率的胜率来辅助你进行决策。
面对未知的市场，只有不断地学习知识，不断更新量化模型，持续总结市场规律并适应市场新行情，才能在市场中立于不败之地。多点赚钱把握，你会更踏实。
避开了这些误区，我们看看量化交易有什么优势吧！
2.4 量化交易的优势
2.4.1 优势1 - 不容易受情绪影响
成熟的量化玩家做综合决策，所用的交易策略一般都是基于历史真实数据、统计分析工具以及量化指标等因素，不会因为自己单方面的判断来尝试交易。
因此，量化交易的第一个优势，就是屏蔽主观情绪波动对交易决策的影响。
2.4.2 优势2 - 准确的交易评价
在量化交易中，会从资产配置、行业选择、经济周期、市场结构、盈利质量等多个角度对一次交易过程进行评价，从最大程度上保证整个评价是准确的。
2.4.3 优势3 - 复制策略非常容易
量化交易在最近 20 年这么受欢迎，还有一个原因。
策略是一段代码，能够复制。只要有人研究出某个表现良好的策略，【复制】、【粘贴】，然后就能得到一模一样的策略副本。
当然，量化交易也是有劣势的。
2.5 量化交易的劣势
2.5.1 劣势1 - 很难碰运气
量化交易讲究用数学模型定量分析投资规律，并且策略中的代码是提前设定好的，因此会忽视运气的因素。
这时，你就很难碰运气了。
2.5.2 劣势2 - 需要投入精力和时间
量化交易需要大量调试不同的策略参数、买卖时点、买卖规模等参数后，才能达到一个预期结果。
这个过程需要我们投入精力和时间亲自实践。
到这里，量化交易的主要优势和劣势就介绍完了。只有正确认识和理解它，我们才能以平常的心态面对它。
好的，到这里做个简单的题目，看看你有没有真正理解量化交易吧！
单选题
关于量化交易的说法，正确的是：
A.
量化交易主要凭感觉做决策
B.
量化交易策略容易复制，可以帮助其快速传播
C.
量化交易不需要耐心也可以
D.
量化交易极其考虑运气的因素
回答正确
量化交易策略容易复制是量化交易的优势之一。
3. 量化交易怎么学好？
了解完毕量化交易的林林总总，还得来看看量化交易要怎么才能学好。
综合而言，需要你掌握三个方面的知识结构：
1）金融投资基础知识
2）Python 基础语法
3）量化交易实战训练
如果你之前已经接触过量化交易，那么你对课程可能还会有疑问：
主要学股票，还是基金？
是教学回测，还是实盘训练？
除了 Python，还要学其他编程语言吗？
使用什么量化交易系统呢？
这些疑问，我会为你一一解答，本课程有几个关键字：回测、股票、ForTrader 以及 Python。
3.1 股票还是基金？
先来看什么是股票和基金。
简单来讲，股票代表一种所有权，个人可以直接交易，收益受个人的决策能力影响。
基金代表一种委托关系，委托专业机构帮你理财，收益受专业机构的理财能力影响。
在本课程中，我会以股票量化策略为核心，基金量化策略为辅助进行讲解。
3.2 回测还是实盘？
回测，是指用一段历史时间内的真实行情数据，来验证一个确定的交易策略在这段时间的表现如何，它常常用来筛选优秀策略。
实盘，则是在未发生的真实数据上进行交易，主要希望运用策略实现真正的盈利。
在我们的课程中，主要会介绍股票的交易策略，并通过回测来学习量化交易，在后续的正式课学习中，会逐步带大家接入实盘交易。
3.3 Python？
当前，量化交易系统通常采用 Python 语言，因为 Python 简单实用、兼容性高，有大量的数据分析模型可用。
如果你对 Python 的基础知识有任何疑问，也可以向「助教老师」进行咨询和沟通。
3.4 ForTrader？
ForTrader 是一款原创的在线量化交易系统工具，结合了风变科技 6 年的教学经验，经由 150+ 人研发团队倾力打造。
对比市面其他量化交易系统，它的操作难度极低，对于无量化基础的小白用户非常友好，上手难度基本为 0。
而且 ForTrader 还内置了国内 A 股数据，在保证高时效性的基础上，基于人工智能的量化策略构建了很多量化指标，利用 ForTrader 可以简化我们编写策略的过程，并降低理解难度，方便我们直接测试策略的胜率。
先来了解一下 ForTrader 如何全屏和缩放吧，这样你往返于课程界面和 ForTrader 界面会更加得心应手。
1）点击 ForTrader 右上角的【全屏】按钮，可以进入 ForTrader 的全屏界面。
2）进入全屏界面后，点击【缩小】按钮，即可回到课程界面。
现在请你动手试一试【全屏】操作，然后记得回到课堂哦。
好的，我们继续。
4. ForTrader 功能介绍
4.1 图表区
为了让你更容易上手，我先为你简单介绍 ForTrader 的使用界面。
ForTrader 由两个功能区组成，分别是图表区与策略区。
先来看图表区。
在进行量化交易时，我们会频繁观察图表区，得到一些结论。
点击图表区的左上角，在弹出的窗口中输入股票交易代码，并点击【回车】键，可以切换到该股票的交易数据图。
请你输入 600158，并点击【回车】键，看看是不是能切换到中体产业。
将鼠标放在图表区左右拖拽，还可以查看该股票的特定历史时期内的股价数据~
好的，快去试试吧，切换完股票后，记得回到课堂哦！
请你点击 ForTrader 右上角全屏按钮，进入 ForTrader 全屏界面。
单选题
能够成功切换到中体产业的股票界面吗？
A.
可以
B.
不可以
真棒！
中国大陆的股票证券交易所主要分为上海证券交易所、深圳证券交易所和北京证券交易所。
在上海证券交易所上市的企业有浦发银行（600000）、中体产业（600158）等。
在深圳证券交易所上市的企业有平安银行（000001）、五粮液（000858）等。
如果你想查看深圳交易所上市的股票，需要先输入股票交易代码，再切换到所在的交易所。
接下来，我们看看位于图表区中间的股票技术图，我会为你介绍一个时间维度和两个交易指标。
时间维度：频率
交易指标：报价、成交量
首先是代表时间维度的频率：D 是 DAY 的简称，是一个单位，表示天/次。
1D 表示 1 天/次，2D 表示 2 天/次。
此外，还有 W（周/次）以及 M（月/次）。选择不同的频率，可以查看股票在不同时间周期的报价以及成交量。因此，你可以改为 1周、3周、1月，甚至 6月。
其次是报价，在图表区股票交易代码的旁边，你可以看到开、高、低、收，它们分别对应报价中的开盘价、最高价、最低价以及收盘价。
能够看到，图中的开盘价、最高价、最低价以及收盘价分别为10.04、10.20、10.02、10.12。
在后边设置策略时，我们主要会用到收盘价作为一些条件的基准。
此外，你还需要关注：
+表示涨，-则表示跌。
+0.07表示，该股票当前交易日的收盘价比前一个交易日的收盘价涨了 0.07 元。
（+0.70%）则表示，该股票当前交易日的收盘价相比前一个交易日的收盘价上涨 0.70%。
在图表区的下方是成交量柱状图，你可以重点关注左上角的数字：47.681M，它表示浦发银行某个交易日的总成交量为 47.681 百万股。
介绍完图表区，我们选择一种具体的股票技术图分析一下吧。
最常用的是 K 线图，我们图表区默认显示的也是 K 线图。
4.1.1 K 线图
K 线图就是将各种股票每日、每周、每月的开盘价、收盘价、最高价、最低价等涨跌变化状况，用图形的方式表现出来。
当收盘价高于开盘价时，这种情况下的 K 线为阳线，国内一般用红色表示；当收盘价低于开盘价时，我们称这种情况下的 K 线为阴线，国内一般用绿色表示。
我们以浦发银行为例，对它的交易指标进行解读。这是我截取的浦发银行另外一个时间段的 K 线图，请你观察图片，并回答我的问题。
单选题
请选出下列选项中选出正确的选项。
A.
该交易日的开盘价为 10.50
B.
该交易日的收盘价为 10.50
C.
该交易日的报价上涨了 0.08 元
D.
该交易日的交易量为 29.451 股
回答正确
A 选项，该交易日的开盘价为 10.55。
C 选项，该交易日的报价下跌了 0.08 元。
D 选项，该交易日的交易量为 29.451 百万股。
好的，关于图表区，我们就介绍到这里。
接下来看看下方的代码区。
4.2 代码区
代码区用来编写策略代码，我们下节课会详细讲解。
4.3 回测结果区
这是一张运行代码后得到的策略结果图，可以分为回测指标和回测结果图两个区域。
首先是回测指标。
4.3.1 回测指标怎么看？
乍一看，这个区域有很多数字指标和看不懂的图，但在实际分析回测指标时，我们最常用到的只有总收益和胜率。
总收益也称净利润，根据你选择的股票和策略进行回测时，回测周期内所有完整交易的总盈亏就是净利润，它可以用于评估策略的盈利能力。
胜率则是指盈利的交易次数占总交易次数的百分比，主要用来评估策略的稳定性。
其余五个指标，你简单看一下即可，正式课会详细介绍。
接着，我们看看下边的回测结果图。
4.3.2 回测结果图怎么看？
蓝色曲线面积表示净值，即所持股票的市值与剩余初始资金之和。如果你未持有股票，那么净值就等于你的初始资金。
当净值上涨时，表示你赚钱了，趋势越陡，说明盈利越迅速；相反，下跌时表示亏钱，趋势越陡，亏损越迅速。
5. ForTrader 回测流程介绍
5.1 ForTrader 回测流程
使用 ForTrader 进行量化交易，一般会用到以下这个流程：
我们可以根据图表区的股票历史趋势，选定目标股票（也称选定标的）。
然后，在代码区编写策略代码。
接着，设置策略条件，包括初始资金、订单数量以及区间。
最后，运行策略代码，查看回测结果。
在实际的回测过程中，我们还会频繁调整策略代码和策略条件，直到出现我们想要的结果。
5.2 ForTrader 回测实战
接下来，请你跟着下面的文字指引，我们用 ForTrader 进行一次回测实战。
5.2.1 选定标的
我们选择默认的浦发银行（600000）作为本次量化交易的标的。
5.2.2 编写策略代码
将目光放在左侧的代码区，我已经为你准备好了某一种策略代码，具体的代码内容你可以先不理解，我会在下节课进行详细解读。
5.2.3 设置策略条件
点击【条件设置】按钮，可以设置策略条件。
试着修改初始资金为 50000 元，订单数量为 100 股。（注：订单数量只能设置为 100 的倍数）
5.2.4 运行策略代码
点击代码区右侧的【运行】按钮，就可以操控计算机为你执行相关策略。
下面的操作交给你，请你点击【全屏】按钮，进入 ForTrader 平台。
设置策略条件并运行策略代码。（运行代码后记得回到课堂哦！）
5.2.5 查看回测结果
查看回测结果，发现总收益数值为正，说明本次回测盈利。
更具体一点，当初始资金设定为 50000 元，订单数量是 100，回测区间是 2020-01-01 至 2021-03-31，采用某交易策略，交易标的股票为浦发银行（600000），最终小幅盈利 429.29 元。
回测结果图中，蓝色部分是整个回测期间，净值的变动趋势。
从图中可以看到，净值经历了一个稳定下跌、加速上涨、快速下跌、小幅波动、微幅上涨的周期趋势。
虽然赚得不多，但这是你第一次的回测实践，值得铭记！
在下节课，我们会具体讲解这个交易策略，并分析其小幅盈利的原因，一定不要错过。
6. 总结与练习
6.1 课程总结
到这里，这节课就要结束了，现在进入总结环节。
首先，我向你介绍了这门课诞生的四个原因与课程整体教学目标，让你充分了解这门课程背后的故事。
之后，我用一个数据分析的案例，带出量化思维在日常生活中的运用技巧。
然后，帮助你理清了一些量化交易的误区：
1）高深难懂名词很多
2）对硬件要求极高
3）需要复杂的数学模型
4）与传统交易没有区别
接着，我们一起正视量化交易的优势和劣势，用更加正确的心态理解它。
我还为你提炼了量化交易课程的几个关键词：回测、股票、ForTrader 以及 Python；并带你熟悉了 ForTrader 的使用细节与回测流程。
最后，我们进行了回测实战，建议你每一次回测都遵循这样的流程：
6.2 课后练习
下面，让我们通过一个回测练习来结束本节课程吧！
请你选择格力地产（600185）作为标的，进行回测练习。
初始资金设置为 200000 元，订单数量为 2000，回测的区间为 2020-01-01 至 2021-03-31，其他条件（手续费 0.03%）保持不变。
请你动手试试吧。
由于格力地产（600185）是上海证券交易所上市的，所以只需要注意切换代码即可，提示你一下，除了上方的股票代码，下方的策略代码也要注意切换哦。
怎么样，最终的回测结果是不是让你大吃一惊？
选择格力地产为标的，运用这个量化策略再加上一年零三个月的时间就可以让你总收益率达到 109.98% ！
再看看总盈利是否为 219951.53 元？如果不是，请检查策略设置是否与我们设置的要求相同。
练习到这里，我们的第一课就要结束了。
闭眼回顾一下，操控计算机为你赚取收益这件事，是不是让你特别有成就感？
你发现了吗？量化交易的内容和你过往的印象可能还是会有一些差别，它不是很难，但一定需要你投入时间和精力去进行了解与消化。
不过不用担心，风变编程最专业的「助教老师」会全力帮助你理解课程内容，如果你对今天所讲的课程感觉困惑或有疑问，请直接询问「助教老师」，他不仅会解答你的疑惑，还会有特殊“礼物”赠送。
对了，「助教老师」还为你精心准备了一场开营班会，帮你获取更多有用内容，记得参加。
下节课，我将带你在半小时内入门量化交易全流程，还会教你两套被誉为经典的量化策略，对你很重要，别错过！
我是丁烨，世间所有美好的事，都值得你花点时间慢慢来，请相信我，你一定可以学会量化交易这种方法，创造属于你自己的投资策略。
感谢陪伴，我们下节课再见。
恭喜你完成本关的学习
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