一本面向零基础读者的量化交易入门书，在正式出版前选择开源收集反馈。
原文标题：我写了一本量化交易入门书，但开源
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
作者回顾了自己三次接触量化交易的经历：最初因把量化策略理解为“简单规则”而失去兴趣；后来尝试与主观投资者合作，却发现难以把决策依据量化；最终在与一位长期实盘量化的朋友合作中，理解到真正的量化并不只是写策略代码，而是从假设提出、指标定义、因子表达、验证方法到实盘运行的一整套研究流程。
在学习和工程化实盘策略的过程中，作者记录了大量新手视角的问题与实验笔记，并意识到这些“幼稚问题”正是量化入门者最需要被认真回答的部分。于是他与搭档合写了一本面向零金融基础、零编程基础读者的量化交易入门书，强调少用金融黑话，术语出现即解释，并通过 Vibe Coding 的方式完成实验。
目前书稿已交给图灵出版社，同时在出版前开源，供读者免费阅读和反馈。作者还同步开放了示例 Spec、Notebook，并计划后续继续推出因子挖掘、价值投资等内容。
在学习和工程化实盘策略的过程中，作者记录了大量新手视角的问题与实验笔记，并意识到这些“幼稚问题”正是量化入门者最需要被认真回答的部分。于是他与搭档合写了一本面向零金融基础、零编程基础读者的量化交易入门书，强调少用金融黑话，术语出现即解释，并通过 Vibe Coding 的方式完成实验。
目前书稿已交给图灵出版社，同时在出版前开源，供读者免费阅读和反馈。作者还同步开放了示例 Spec、Notebook，并计划后续继续推出因子挖掘、价值投资等内容。
怜星夜思：
1、量化交易入门，最难的到底是金融知识、编程能力，还是研究思维？
2、开源一本还没正式出版的书，是会提升质量，还是会影响出版社和作者的收益？
3、用 Vibe Coding 做量化实验靠谱吗？新手会不会只会写提示词，却不理解代码和策略？
4、文章里说真正的量化功夫在“诗外”，那普通人怎么判断一个策略是不是靠谱？
2、开源一本还没正式出版的书，是会提升质量，还是会影响出版社和作者的收益？
3、用 Vibe Coding 做量化实验靠谱吗？新手会不会只会写提示词，却不理解代码和策略？
4、文章里说真正的量化功夫在“诗外”，那普通人怎么判断一个策略是不是靠谱？
原文内容
已经有很多文章提及过我在做量化，比如：
开始接触之后，我在小红书、油管、公众号搜索过量化的学习资料，可以说琳琅满目，蔚为壮观，实在是不知道该如何进入这个领域，看完这些泥沙俱下的量化资料后，我简单写了一篇文章发表我的看法：
回想起来，我和量化的近距离接触，一共有三次。
第一次是在 2014 年左右，在“统计之都”认识的朋友在做一个量化开发平台，邀请我加入。他们的办公室在双井富力城，某天下班后我去参观，带着我的疑问：啥是量化啊？朋友在大屏幕投影上一边打开代码给我看，一边给我说：量化就是用数学建模，然后用程序写出来自动运行。我一听到“建模”就不困了，这是我熟悉的东西，当时我在一家叫做考拉 FM 的App 负责推荐系统，工作职责就是玩各种推荐算法模型。然而，当我仔细阅读朋友打开的代码，看懂了他说得“模型”之后，才发现，这些策略全都是我们做推荐算法所不齿添加的“规则”啊。
我觉得还是推荐算法模型“高级”，这量化的模型也太简单了，没有了兴趣。
时间来到 2025 年冬天，刚刚费了九牛二虎之力上线了一个 AI 应用之后，我决定踏足量化领域，这时候我已经抛去“高级不高级”的成见，甚至在证券市场这个丛林里抢肉吃，这个问题更复杂，更“高级”。其实，打工人喜欢简单的问题和复杂的解决方案，从而抬高自己的价格，而我现在喜欢复杂的问题简单的解决方案。
这一次，我跟一个网友一起。他做主观投资十年了，也想转做量化，我俩一拍即合，但一个月后我决定退出，退出原因就是：我们在做的只是在给这位朋友的主观投资流程提效，这里面每一步都无法用量化说清楚决策的依据。
退出之后，机缘巧合和另一位朋友聊天，得知他一直在做量化，量化策略都在个人电脑上跑，他想把自己的量化组合开放出来，赚取一些额外的费用，来增加投资的资金池。他给我详细讲了他的量化体系，展开具体的策略做例子，表面上看似是一些简单的规则和流程，其实这只是实验的结果而已，真正的功夫在诗外：提出的假设是什么？为这个假设定义哪些指标？用哪些因子来表达假设中看到的现象？用什么方式验证这个假设成立？诸如此类，一系列问题，回答之后，才是一份看似简单的策略代码开始试运行。这一次我认为我看到了真正的量化是什么样子。
他邀请我一起合作，我当即同意。我一边研究他的实盘策略代码，一边把这些代码工程化。工程化的结果就是上线了 https://xquant.shop。这个网站上的组合，都是我这位朋友实盘了至少一年的个人策略。
在研究这些策略代码的过程中，我产生了很多问题，一一向他提问，大部分问题是非常幼稚的甚至是重复提问，一些问题在我现在看来都是非常简单明了的，但我这位朋友不厌其烦地解答，我也认认真真记录笔记，做实验。
我的github 的提交记录了这一段时间的密集输出。某天，我发现我向这位搭档提过的问题，宝贵就宝贵在“很幼稚”！这是所有新手都可能会产生的问题，只是那些收费的训练营或者付费课程，都太高级了，都不屑于讲幼稚的内容。而我这些问题和笔记，完全可以帮助到和我一样有许多幼稚问题的人。
于是我决定把这些问题和笔记整理成书，完成后我找了图灵出版社的人，他们也很感兴趣。于是说干就干，我跟搭档一起开始合著这本书，重新做了书中的实验，调整了全书的体系和语言。我们在写这本书的过程中，我自己的要求是：尽量不要出现金融黑话，什么慢熊、阴跌这些词，甚至牛市熊市这些词都是入门小白们一开始不熟悉的，书中一旦出现术语，就要立即解释。
这本书现在已经完成初稿，交给了出版社。就在上周，我试着问图灵出版社的编辑：我能不能在你们出版之前开源这本书，收集用户反馈。我和搭档俩都没打算从这本书赚钱，完全是交个朋友心态，所以我们自己是愿意开源的。没想到图灵出版社的编辑也很爽快就同意了！
于是，这两天，稍微整理了一下，开源了这本书：https://github.com/xingwudao/xquant-beginner，并且同步上线到了我们的量化网站：https://xquant.shop/courses。
你可以登录https://xquant.shop完整免费阅读这本书：
下面是我们把初稿给出版社编辑时，他给的反馈：
这本书最大的亮点是0 金融门槛，毕竟它是我这个金融门外汉学习全过程的实践记录。此外，这本书还是 0 编程门槛，全书的实验都是通过 Vibe Coding 完成，把每一次实验都是写成任务说明书（Spec），所以书中也会教你如何写出好的 Spec 来。我也提供了书中示例的 Spec 和 Notebook，一并开源获取：https://github.com/xingwudao/xquant-learning。
这本书现在还没有正式的名字，我暂命名为《人人都是量化交易员》，这是我的真实感受：只要有系统的学习，量化入门并不难。后续我们在 https://xquant.shop 上会逐步推出更多的内容，如因子挖掘、价值投资等主题内容，当然，我们也会持续在https://xquant.shop 上推出严选的量化策略，供大家订阅。
如果你对这本书有任何反馈，欢迎添加小助手微信直言不讳：xquanter，添加时备注：开源书读者。也可以加入我们的群聊，群二维码见评论区。