向付出者致敬

量化行业的付出者不仅有前线作战的交易者和基金经理，还有中间战场的模型构建、因子分析人员，以及后台的数据加工人员和数据收集人员，这是一个团队作战的成果，技术的成熟会替换其中一些环节，为一些环节加速，但是无法彻底取代一个角色。在量化学习的道路上，一次次尝试失败或者偶尔收获成功喜悦的学徒们，以及为他们指导方向的老师们，也同样是付出者，如果有幸遇到好老师或找到好方法，则学习者的收获感是非常高的；如果自己闭门造车且长时间没有收获，那么收获感将持续降低。

作为本书作者，我能够体会探索过程中的各种艰辛，以及付出的不必要的成本，特别是时间成本。所以我一直在构思如何设计内容、布局章节关系，给各位读者一个尽可能低的学习本书内容的门槛，而在读者踏入门槛后，又要尽可能快地取得进步，感知A股市场和期货市场的波动特性。本书最终内容构成如下。

（1）将择时类模型内容放在本书靠前的章节，通过体会动量效应在期货多品种和股票中的运行效果，达成初步的稳健模型。

（2）紧接着讲解股票市场的基本面和技术面模型构建，熟悉ETF择时交易、风格选股模型、技术指标选股模型和动量选股模型。

（3）了解较为复杂的期货模型，并观察其实战效果和缺陷。

（4）掌握基本的数学，特别是统计学知识后，开始涉及部分股票因子的测试和绩效分析。

（5）在股票多因子模型阶段，讲解简单易懂的机器学习模型框架。

（6）回顾模型搭建过程中的各种问题，然后讲解绩效评估和避免幸存者偏差的一些建议。