大A普通韭菜 从“赌徒”到“工程师”

这个方案将遵循 “理念 → 工具 → 数据 → 模型 → 实战” 的递进逻辑，完全以A股市场为核心。

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核心理念：从“赌徒”到“工程师”

你的目标不是成为股神，而是成为自己资金的 “策略工程师”。

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第一阶段：筑基篇 —— 掌握A股量化的“语言和工具”（1-2个月）

AI模型的上限由数据决定。对于A股，你需要关注以下几类数据：

• 价量数据（最基本）
  
  
  • 日/分钟级K线数据（开、高、低、收、成交量）。
  • 来源：Tushare（需积分）、AkShare（免费）、JoinQuant/RiceQuant（平台内置）。
    
    
• 基本面数据（用于排除垃圾股）
  
  
  • 财报数据（PE、PB、ROE、营收利润增长率等）。
  • 来源：同上，Tushare在基本面数据上非常齐全。
    
    
• 另类数据（获取Alpha的关键）
  
  
  • 财经新闻/舆情：对新闻进行情感分析，判断市场情绪。
  • 券商研报：分析研报发布频率和情感，捕捉机构动向。
  • 龙虎榜数据：跟踪游资和机构席位。
  • 沪深股通数据：“聪明钱”的流向是重要信号。
    
    
  
  

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第三阶段：策略与模型篇 —— 从因子到AI模型（3-6个月）

第1步：传统因子挖掘

• 概念：找到一个可以预测股票涨跌的“特征”。
• A股常见因子：
  
  
  • 技术因子：MACD、RSI、布林带等。
  • 基本面因子：市盈率(PE)、市净率(PB)、净资产收益率(ROE)。
  • 自定义因子：如“成交量突然放大5倍”、“股价突破60日新高”。
    
    
• 实践：用Pandas计算这些因子，并检验它们与未来收益的相关性。
  
  

第3步：深度学习模型探索

• 适用场景：处理更复杂的数据。
  
  
  • LSTM：更好地捕捉股价的时序依赖关系。
  • Transformer：在捕捉长期依赖上比LSTM更强，是当前的前沿方向。
    
    
• 警告：深度学习模型更复杂、训练更慢、更容易过拟合，不建议初学者一上来就尝试。
  
  

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第四阶段：实战篇 —— 构建闭环与风险控制

最后一句忠告：
对于普通股民，通过AI量化在A股稳定盈利是一个漫长且充满挑战的过程。请将前期目标定为 “跑赢大盘指数” ，而不是“一夜暴富”。从这个系统中获得的最大财富，可能不是金钱，而是一套严谨、理性的决策体系，这将让你终身受益。

跑赢大盘指数，有多少人能做到呢

这个非常好，希望能够早日用到

期待着能够学到更多的知识。能在股海畅游。

学习支持一下！！！

跑赢大盘指数

坚持学习！！