学习计划（26 周）¶
配套大纲：OUTLINE.md 时间预算：每周约 8–10 小时（工作日每天 1 小时阅读，周末 3–5 小时做笔记、写代码验证）。 学习原则：全景先行 → 实战驱动 → 方法论深化 → 机构框架 → 回到实践。每个阶段都要有代码或笔记产出，不做"只读不练"。
总体节奏¶
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
axisFormat %m/%d
title 量化知识学习路线（示例起始日 2026-10-05）
section 阶段一 全景
M00 全景 + 黑箱通读 :a1, 2026-10-05, 14d
section 阶段二 策略与回测
M02 策略范式 / M01 统计补课 :a2, after a1, 14d
M03 数据与回测 :a3, after a2, 14d
M18 港美股微观结构 :a5, after a3, 7d
M04 资金与风控 :a4, after a3, 7d
section 阶段三 因子投资
M05 资产定价 :b1, after a4, 7d
M06 因子方法论 :b2, after b1, 21d
M07 主流因子与异象 :b3, after b2, 14d
M19 事件与基本面 :b5, after b3, 7d
M08 因子陷阱 :b4, after b3, 7d
section 阶段四 组合管理
M09 主动管理框架 :c1, after b4, 14d
M10-M11 预测与风险模型 :c2, after c1, 14d
M12-M14 组合/成本/归因 :c3, after c2, 14d
section 阶段五 实战与前沿
M15-M17 实盘/ML/SmartBeta :d1, after c3, 14d
M20 波动率与期权卫星 :d2, after d1, 7d
M21 AI 协同研发与复盘 :d3, after d2, 7d阶段一：全景与思维转换（第 1–2 周）¶
| 周 | 阅读 | 产出 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| W1 | 黑箱 第 1–7 章（通读，不求甚解） | modules/M00 量化系统架构图（自己画） |
能讲清五大模块 |
| W2 | 黑箱 第 8–12 章；陈 第 1 章、第 8 章 | modules/M00 笔记：个人量化的生态位；反思过去主观投资中可规则化的部分 |
形成个人量化定位 |
阶段检验：用 10 分钟向"不懂量化的朋友"讲清楚量化交易系统如何运作。
阶段二：策略与回测（第 3–7 周）¶
| 周 | 阅读 | 产出 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| W3 | 陈 第 2 章、7.1–7.2；黑箱 第 3 章精读 | 策略范式对比卡片（动量/均值回归/状态切换） | |
| W4 | 陈 7.3–7.6；按需补 M01（收益率、回归、平稳性） | Notebook：SPY 双均线、配对交易协整检验 | 第一个完整 Notebook |
| W5 | 陈 第 3 章（精读）；黑箱 第 8 章；M18 港美股日历与收费 | 回测偏差清单卡片；绩效指标卡片；港股收费与公司行动时点卡片 | |
| W6 | 黑箱 第 9 章；陈 第 5 章 | Notebook：同一策略加入成本、样本外、参数敏感性分析 | 能独立完成无偏回测 |
| W7 | 陈 第 6 章、7.8；黑箱 第 10 章 | 凯利公式推导卡片；修订 docs/risk_policy.md |
个人风控规则定稿 |
阶段检验：选一个网上流传的策略，完成"假设 → 回测 → 偏差排查 → 结论"全流程，写入 research/experiments/。
阶段三：因子投资（第 8–14 周）¶
这是全计划中最硬核的阶段，放慢节奏，以"因子"为主教材。
| 周 | 阅读 | 产出 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| W8 | 因子 第 1 章、附录 A；GK 第 2 章、第 7 章 | 统一视角公式卡片；CAPM/APT 卡片 | 理解"因子是什么" |
| W9 | 因子 2.1–2.2（排序法、回归检验） | Notebook：用 Kenneth French 数据复现价值因子排序 | |
| W10 | 因子 2.3–2.6（暴露、异象检验、GRS、正交化） | Fama–MacBeth 回归、Newey–West 卡片 | |
| W11 | 因子 2.8；陈 7.4；补 IC/ICIR | Notebook：单因子 IC 分析 + 分组回测模板 | 拥有可复用的因子检验流程 |
| W12 | 因子 第 3 章（七大因子） | 每个因子一张卡片：定义 / 成因 / A 股 vs 美股表现 | |
| W13 | 因子 第 4–5 章（多因子模型、异象）；M19 事件研究与 PEAD | 多因子模型演进时间线；F-Score 九项表；SUE 的两种构造对照 | |
| W14 | 因子 6.1–6.7；黑箱 第 11 章 | 数据窥探与过拟合防御清单；更新 docs/workflow.md |
建立研究纪律 |
阶段检验：在美股上完整检验一个因子（如动量或质量），输出包含排序法、IC 分析、FF3 回归 alpha 的研究报告。
阶段四：主动组合管理（第 15–20 周）¶
GK 数学密度高，采取"先读每章小结与核心结论，再按需精读推导"的策略。
| 周 | 阅读 | 产出 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| W15 | GK 第 1、3、4 章 | 风险分解卡片（总/系统/残差/主动） | |
| W16 | GK 第 5–6 章 | IR 与主动管理基本定律卡片；用模拟数据验证 IR ≈ IC×√BR | 理解"技能 × 广度" |
| W17 | GK 第 10–13 章（重点 10、12、13）；因子 7.1 | Alpha 构建流程笔记；IC 衰减与调仓频率分析 | |
| W18 | GK 第 3 章复读；因子 7.2；黑箱 第 4 章 | Barra 风险模型结构笔记；简化版风险模型设计 | |
| W19 | 黑箱 第 5–7 章复读；GK 第 14–16 章；因子 7.3 | 组合优化 Notebook（等权 vs 风险平价 vs 均值方差）；成本模型卡片 | |
| W20 | GK 第 17 章；因子 7.6–7.7；黑箱 第 12 章 | 绩效归因模板，并更新 journal/templates/monthly.md |
形成完整机构框架认知 |
阶段检验：把阶段三的因子研究扩展为一个"多因子 → 组合构建 → 成本 → 归因"的完整研究报告。
阶段五：实战与前沿（第 21–26 周）¶
| 周 | 阅读 | 产出 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| W21 | 陈 第 4–5 章复读；富途/IB API 文档 | 券商 API 能力对比笔记（为后续编码做准备） | |
| W22 | 因子 6.8；黑箱 第 17 章 | ML 在量化中的陷阱卡片；Purged K-Fold 笔记 | |
| W23 | 因子 7.4–7.5、7.8；GK 第 18 章；M20 期权卫星 | 因子 ETF 调研（MTUM/QUAL/VLUE/USMV 等）；希腊字母与备兑/现金担保看跌的适用边界 | |
| W24 | M21 AI 协同研发；提示词手册 | 截断不变性卡片；用教学夹具核对第 6 日偏差 | 能拒绝把模型放进发单热路径 |
| W25 | 回顾全部模块，补齐薄弱卡片 | 完善 glossary.md；AI 出题自测 |
|
| W26 | 总结 | 《个人量化投资方法论 v1》：我的策略方向、研究流程、风控规则 | 知识储备完成，进入编码阶段 |
每周学习循环¶
周一至周五：阅读 + 随手摘录到 books/<书>/chNN.md
周六： 用 AI 费曼式讲解难点 → 写 modules/ 主题笔记 → 提炼 cards/
周日： Notebook 代码验证 → 周复盘（学习进展写入 journal/weekly）
进度追踪¶
| 模块 | 状态 | 完成日期 | 自评（1–5） | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| M00 量化全景 | ⬜ 未开始 | |||
| M01 数理统计 | ⬜ 按需 | |||
| M02 策略范式 | ⬜ | |||
| M03 数据与回测 | ⬜ | |||
| M04 资金与风控 | ⬜ | |||
| M05 资产定价 | ⬜ | |||
| M06 因子方法论 | ⬜ | |||
| M07 主流因子 | ⬜ | |||
| M08 因子陷阱 | ⬜ | |||
| M09 主动管理 | ⬜ | |||
| M10 预测与信息 | ⬜ | |||
| M11 风险模型 | ⬜ | |||
| M12 组合构建 | ⬜ | |||
| M13 成本与执行 | ⬜ | |||
| M14 绩效归因 | ⬜ | |||
| M15 实盘运营 | ⬜ | |||
| M16 ML 与 AI | ⬜ | |||
| M17 Smart Beta | ⬜ | |||
| M18 港美股微观结构 | ⬜ | 与 M03 的成交、M13 的成本模型分开读 | ||
| M19 事件与基本面 | ⬜ | 与 M07 的月频因子排序分开读 | ||
| M20 波动率与期权 | ⬜ | 卫星账户，不把卖裸期权写成收益增强 | ||
| M21 AI 协同研发与复盘 | ⬜ | 模型不进热路径；截断测试与三本账分开练 |
状态图例：⬜ 未开始 · 🟨 进行中 · ✅ 完成 · 🔁 需复习
公开数据资源（练习用）¶
| 资源 | 用途 |
|---|---|
| Kenneth French Data Library | 美股因子收益与分组组合数据，复现因子研究首选 |
| 因子动物园 / factorwar.com | 《因子投资》配套网站，A 股因子数据 |
| yfinance | 免费美股/港股日线数据 |
| AQR Datasets | 质量、BAB、时间序列动量等因子数据 |