量化投资不需要从学 Python 开始的
在国内，满大街都在带大家学 Python 做量化，给人感觉不会编程就没法量化的困难感，其实早已靠量化赚的盆满钵满的全世界著名基金——世坤（worldquant），早年就在创始人的带领下，出过这么一本书《寻找 Alpha：量化交易策略》，书中没有讲要用什么编程语言，而是带你从不同角度思考如何设计和评估因子。说明什么？这才是你真正需求关注的核心：通过因子研究，数据统计，寻找内推规律。
你可能要问，那其他事情呢？比如股票回测、实盘下单这些怎么处理呢？答案，往下看。
量化如果只需要做一件事，挖掘因子（无代码数学公式）
《寻找Alpha：量化交易策略》一书集合了众多作者的佳作，其中有一篇，有着定下基调的意味，来自世坤（WorldQuant）副总裁 Pankaj Bakliwal 的文章《如何开发 Alpha：逻辑实例》，点明了关键的核心流程。
一套框架，贯穿回测+实盘，让你专注因子设计与评估。
1.策略信号的构成，函数、计算、比较、条件，都是直觉的加减乘除，与或非等
2.单股回测已给出模板，只需要修改策略信号部分，秒出回测结果，秒参数优化
3.股票池回测已集成模块，只需要修改调用参数，回测任意板块股票池
4.实盘下单，不用大改代码，不用担心超单，都交给智能拆单算法
你疑惑的、担心的繁杂工程开发，迅投 QMT 投研终端帮你全部搞定，你只需专注因子设计与评估。我们来具体看看怎么用？
因子公式，复现经典教材的案例，边看边实操
因子图，直观展示多分位表现，检验因子效果
在单个品种上，观测因子在不同条件下的表现
整个框架非常完整，需要修改的部分，就是策略信号部分，利用因子公式（VBA）编写自己的策略思路，简单到双均线、MACD、KDJ指标，复杂到跨周期引用，都有对应的函数支持，可以让你快速实现自己的想法。
场景覆盖全、多组参数支持
除了编写信号逻辑，你想增加止盈止损、追踪止损、延迟开仓等逻辑，也有对应的参数已经设置好，如止盈止损，就是监控实时收益，是否低于阈值，你只需要修改对应的参数即可。
执行效率快、参数优化速度更快
单股回测模型使用因子公式编写，底层C++执行，在速度上有着绝对优势。单股日线全部历史，秒出结果，任意切换品种秒出，你可以使用列表刷新的形式将单股回测模型的变量结果快速刷新到列表中，进行排序比较。
更进一步，如果你要对改因子进行参数优化，看它在不同参数上的表现，以双均线两组参数，100 多组参数为例，只需要 1 秒钟，你就可以找到最优的参数组合，参数支持自定义增加、参数优化支持多维度观测。
股票池回测，锁定因子，查看策略表现
当你熟悉单股回测模型后，你会想将某一组单股回测模型，批量应用到一个股票池，比如沪深 300、沪深A股，或者自己的一个板块，会Python的你或许已经联想到上面提到的Python调因子公式（VBA）的用法，而我们更贴心地准备了板块回测模块，支持定义不同板块，股票池进行回测。
在单股回测模型中修改板块和买入金额
第一个你需要修改的地方是板块回测模块，在参数设置里面，设置好要调用的单股回测模型的名字，参数名叫 vba，参数值就是你的单股回测模型名称。比如我这里填写的是 vba和 单股回测模型_教程案例。
在板块回测模块中，指定参数
第二个你需要修改的地方是回测板块、买入金额。
同时不需要修改的，但是增加进去的参数包括买卖点，在每个买入卖出信号的地方，增加买入卖出信号的赋值，最后赋值指定参数，供 Python 调用。
实盘交易下单：利用智能算法拆单，无需担心超单
实时订阅指标，接受实时信号
- 实时指标订阅：支持用户订阅和接收实时市场指标。配合丰富的实时数据源，可以根据需求选择和订阅自己写好的因子指标。
- 实时信号推送：实现实时信号推送功能，用户可以设置策略条件，当满足条件时系统将自动推送交易信号。
信号下单无需担心超单，智能算法自动拆单
- 智能算法拆单系统：内置的智能算法拆单算法，支持信号下单时自动拆单。系统将根据市场流动性、订单量等因素，智能拆分大订单，减少市场冲击和交易成本。
- 订单管理和监控：提供订单管理和监控工具，用户可以实时查看订单状态和执行情况。系统将自动处理订单的报撤问题，确保订单顺利执行并提高交易效率。
<center>全程无代码</center>
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