上一篇内容中，我简单回顾了自己的量化交易入门经历。今天，我将分享具体的学习过程，希望能帮助到正准备或刚开始接触量化交易的朋友。
作为一名普通的大二学生，我并非来自名校。在刚开始学习量化交易时，我的理由十分简单：
手动炒股容易受情绪影响，导致误操作。
学业繁忙，缺乏时间盯盘。
于是，我在今年四月底正式开始了量化交易的探索。
刚开始，我尝试学习Python用于量化交易。在刷知乎时，我找到了许多前辈分享的个人经验帖，并通过私信请教了一些量化高手。虽然回复有限，但这些交流让我知道了TradingView。这个平台不仅支持丰富的脚本选择，还可以自定义策略并进行回测，非常适合新人使用。
然而，我遇到了一个困难——TradingView需要使用Pine Script来编写脚本，与我苦学的Python并不兼容。对于初学者来说，Pine Script的学习曲线较陡峭，尤其是中文资料匮乏。不过，令人欣慰的是，Pine Script逻辑并不复杂，学习时的挑战更多在于资料的阅读和理解。👉 【点击查看】TradingView 30天 独享 Premium 高级会员账号（完整质保30天售后）
我的Pine Script学习过程持续了两周：
第一周，我主要练习编写简单均线交叉策略，研究TradingView自带的策略指标。
第二周，我集中分析了知名作者例如“荷兰小伙”的代码，并对其进行仔细研读。这一阶段，我能够快速理解基础用法及相关参数，进步显著，甚至还能独立写一些策略。我的第一个MACD策略虽有官方代码的影子，但对我而言是里程碑式的成就，当时还激动地分享给了姐姐。
学习过程中，我发现国内使用TradingView进行策略编写的用户相对较少，因此每次遇到问题，我都只能依赖英文论坛寻求帮助。不过，这也迫使我养成了更主动的学习习惯。
量化的核心在于将策略数学建模，通过编写逻辑实现自动化交易。我最初的思路是将手动交易策略转变为量化策略，但后来意识到两者并不完全互通。量化交易虽然可以严格执行，但过滤市场杂音的实现远比手动操作复杂。
在七月初，我完成了自己的第一个属于我个人的量化交易策略——一个基于15分钟K线的策略，回测时间设为三个月。最终：
胜率达到70%，盈亏比为0.9。
这一策略被我命名为“v1”，希望自己能设计出更多的高效策略。
策略开发过程中，灵感常常源于生活中的简单瞬间：洗澡、刷牙、发呆……这些时刻，让我能够迸发出新的创意。至今，我已迭代出“v1”的多个版本，甚至发展到了“v10”，但后期的改动和优化仍需要较长时间和思考。
在量化交易中，我总结出两大优势：
全天候盯盘，不断寻找交易机会。
严格逻辑执行，确保精准快速无误。
结合当前热门的马丁策略和短线策略（Scalping），我对“v1”进行了改进。八月初，我推出新的版本：
仍基于15分钟级别，回测三个月，胜率提高至75%，盈亏比达到1.3。
这一版本上线后，我又进行了持续修改，添加了更多代码内容，使策略更具实用性。
尽管回测结果乐观，但我深知回测数据并不等同于实盘表现。在实盘操作中，我因为设置问题遭遇过巨大亏损，但这些挫折让我不断总结教训，逐步改进策略。
通过调整参数与优化交易逻辑，我相信自己能够不断缩小回测与实盘之间的差距。目前，我已经开始新的实盘交易，希望能取得理想结果。
作为一名普通学生，我的量化交易资金有限，但学习的动力却无穷。经过短时间的积累，我已经能够稳定盈利。接下来，我将继续优化策略，探索更多自动化交易的可能性。如果有志同道合的朋友或想合作的前辈，欢迎与我联系！
祝愿每一位正在学习量化交易的朋友，都能找到属于自己的突破口！让我们一起努力，不断前行！