《XQuant：人人都是量化交易员》课程配套的 Specs 与 Notebooks 开源仓库。
本仓库是《XQuant：人人都是量化交易员》的配套练习仓库。
如果你正在寻找量化交易入门、量化交易自学或 Python 量化回测教程， 请先阅读主书稿：
人人都是量化交易员：XQuant Beginner 量化交易入门
本仓库包含课程中每个章节的：
- Specs — 任务说明书。学员通过撰写 spec 指挥 AI 完成所有编码工作，而非自己写代码。
- Notebooks — 可运行的 Jupyter Notebook 源代码，是每个 spec 的最终产出。
课程围绕 9 个核心问题展开，从零构建一个可实盘运行的量化交易系统：
| 章节 | 问题 | 内容 |
|---|---|---|
| Q0 | 开始前的准备 | 环境搭建 |
| Q1 | 量化交易怎么赚钱？ | 建立直觉，跑通最小闭环 |
| Q2 | 买什么？ | 标的筛选，构建 Universe |
| Q3 | 买多少？ | 权重分配，仓位管理 |
| Q4 | 什么时候买卖？ | 信号生成，Agent 决策逻辑 |
| Q5 | 怎么知道策略有效？ | 回测验证，建立评估体系 |
| Q6 | 如何避免自欺欺人？ | 过拟合识别，稳健性检验 |
| Q7 | 如何真正执行？ | 实盘系统，从回测到交易 |
| Q8 | 如何持续改进？ | 策略迭代，建立方法论闭环 |
| Q9 | 量化交易的日常是什么？ | 因子研究，从想法到策略的日常工作流 |
xquant-learning/
├── q0-before-you-start/
│ └── specs/
├── q1-how-to-profit/
│ ├── specs/ # 6 个 spec：获取数据 → 定投回测 → 基准对比 → 均线择时 → 参数扫描 → 过拟合
│ └── notebooks/ # 01-minimal-strategy.ipynb
├── q2-what-to-buy/
│ └── ...
└── ...
- 阅读某章节的
specs/目录，了解每一步的任务目标 - 将 spec 喂给 AI 编程工具（Claude Code / Cursor / ChatGPT 等），让 AI 帮你完成实现
- 对照
notebooks/中的参考实现，验证你的产出
- 编程语言无关 — 全程用自然语言驱动 AI，学的是"如何描述问题"而非"如何写 Python"
- 问题驱动 — 不从理论开始，而从"这个策略能赚钱吗"开始
- Agent 思维框架 — 把策略看作 Agent：Environment（标的池）→ State（市场状态）→ Action（买卖决策）
本文作者 @刑无刀。《机器学习：实用案例解析》译者，《推荐系统》 作者，极客时间《推荐系统 36 式》专栏作者，开源书《人人都是 量化交易员》作者，15 年 AI 从业经验，贝壳（纽交所 + 港交所 双重上市公司，股票代码 BEKE/2423）前技术总监。
- 公众号：刑无刀
- 小红书：刑无刀
本文作者 @MatrixSpk，多年财务及投资经验，系北大 MBA， 公众号「i锐角」主理人。
- 公众号：i锐角
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