量化策略开发，是一个很容易让人迷失的领域，很多人在quant,quant trader,quantdev之间不停的跳来跳去，这点撸主自己也是一样的。其实说白了，还是没有搞清楚自己的定位。量化交易是对个人的综合能力要求很高的：数学，统计，金融，计算机，交际（你总要拉投资吧？）。如果你在大机构，或者一个很成熟的团队，那么恭喜，你不用考虑这个问题。以国内的量化交易发展水平来看，还是高手在民间，很简单，因为赚钱机会多，资金多，模型容易开发，那么这种时候肯定是自己干来钱快。举个栗子，比如我们做套利，券商自营的收益率可能跟我做的差不多，僧多，粥就少。
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搭建基于Python的量化开发环境，安装anaconda，anaconda是一个开源的python包管理器，是一个可对python开发组件进行综合管理的有效平台。anaconda中本身包含了python的内核，安装完anaconda后，就自带了python。anaconda本身还自带了功能强大的科学计算包，包括numpy，pandas，matplotlib等。
题主应该是想继续在量化交易这条路上走下去，不知道应该提升自己哪个方面，是IT?数学？还是别的？因为跟量化交易相关的东西实在太多了。撸主自己去年也问过问题，被某位大神一句话打脸：
“你踢足球，需要会做球鞋吗？”
说，想要提升技能要找准定位，找准定位就有很多方法啦。简单的来说：
如果把量化交易当成职业，那么现在好加入一个团队，你很自然的会知道自己要提高什么。
这个问题，在术的层面上大家已经答的很好了，所用到的知识无非就是数学、计算机编程（matlabpython）、二级市场的庞杂的交易知识和理念。
量化是对金融交易的有效辅助，是用算法和模型帮助人处理大量复杂的信息，并在相当长的时间内严格遵守人制定的交易纪律。是定性投资和定量投资的一种结合，本质仍然是金融，仍然是对【金融表象、经济内核和人性的认识】，如果不能在核心层面融汇贯通，多也只能做个外表光鲜的量化码农。