# 学习策略拓展路线图

> 制定日期：[REDACTED_PHONE]  
> 当前阶段：基础学习已完成（模块1-8），进入进阶拓展阶段  
> 目标：从"知识积累"转向"实战能力"

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## 一、当前学习成果盘点

### 已完成内容（模块1-8）

| 模块 | 内容 | 产出 | 字数 |
|:-----|:-----|:-----|:----:|
| M1-M3 | 财报分析基础 | 11篇文档 | ~60,000字 |
| M4 | 财务分析进阶 | 3篇文档 | ~11,500字 |
| M5 | 行业分析框架 | 3篇文档 | ~7,500字 |
| M6 | 技术分析 | 4篇文档 | ~8,000字 |
| M7 | 实践验证 | 3个回测案例 | ~15,000字 |
| M8 | 行业深度研究 | 6篇文档 | ~35,000字 |
| **合计** | **8个模块** | **30份产出** | **~137,000字** |

### 能力评估

| 能力维度 | 当前水平 | 目标水平 | 差距 |
|:---------|:--------:|:--------:|:----:|
| 财务分析 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 需更多实战案例 |
| 行业研究 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 需持续跟踪更新 |
| 技术分析 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 需结合量化 |
| 估值建模 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 需DCF实操 |
| 策略构建 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 需系统学习 |
| 风控管理 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 需量化工具 |
| 交易心理 | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 需实盘磨练 |

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## 二、拓展方向分析

### 2.1 方向一：量化投资（优先级⭐⭐⭐⭐⭐）

**为什么优先？**
- 当前市场机构化程度加深，纯基本面研究优势减弱
- 量化可以系统化处理大量数据，提升效率
- 策略可以回测验证，避免主观偏见

**学习路径**：

```
Phase 1: 量化基础（2周）
├── Python数据分析进阶
├── 量化平台熟悉（Backtrader/Zipline）
├── 基础因子学习（价值/质量/动量）
└── 产出：单因子回测报告3份

Phase 2: 多因子模型（3周）
├── 因子挖掘与检验
├── 因子合成与优化
├── 组合构建与再平衡
└── 产出：多因子选股策略1套

Phase 3: 机器学习（4周）
├── 特征工程
├── 模型训练（XGBoost/LightGBM）
├── 模型评估与优化
└── 产出：ML选股模型1个

Phase 4: 高频/另类数据（2周）
├── 舆情分析（NLP）
├── 资金流向分析
├── 产业链数据挖掘
└── 产出：另类数据策略1套
```

**预计产出**：
- 量化策略代码库（Python）
- 回测报告10份+
- 实盘模拟记录

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### 2.2 方向二：宏观策略研究（优先级⭐⭐⭐⭐）

**为什么重要？**
- 2026年宏观环境复杂（中美/利率/通胀）
- 大类资产配置需要宏观判断
- 行业轮动需要宏观视角

**学习路径**：

```
Phase 1: 宏观框架（2周）
├── 经济周期判断（美林时钟）
├── 货币政策分析（美联储/央行）
├── 财政政策影响
└── 产出：宏观分析框架文档

Phase 2: 利率与汇率（2周）
├── 利率曲线分析
├── 汇率决定因素
├── 中美利差与资金流向
└── 产出：利率汇率分析模板

Phase 3: 政策研究（2周）
├── 国内政策跟踪（两会/政治局）
├── 海外政策跟踪（美联储/欧央行）
├── 产业政策（新能源/AI/半导体）
└── 产出：政策解读数据库

Phase 4: 大类资产配置（2周）
├── 股债商轮动模型
├── 风险平价策略
├── 动态资产配置
└── 产出：资产配置SOP V3.0
```

**预计产出**：
- 宏观分析月报
- 政策跟踪数据库
- 大类配置模型

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### 2.3 方向三：港美股行业研究（优先级⭐⭐⭐⭐）

**为什么需要？**
- A股投资范围受限，需要全球化视野
- 很多优质公司只在港股/美股上市
- 中美科技股对比研究有价值

**学习路径**：

```
Phase 1: 美股科技（3周）
├── 云计算（AWS/Azure/GCP）
├── AI产业链（NVDA/AMD/软件）
├── 半导体（设备/设计/制造）
└── 产出：美股科技行业报告3份

Phase 2: 美股医药（2周）
├── 创新药（临床/审批/商业化）
├── 医疗器械（全球化布局）
├── 医疗支付（保险/PBM）
└── 产出：美股医药行业报告2份

Phase 3: 港股重点（2周）
├── 互联网（腾讯/阿里/美团）
├── 创新药（信达/百济/药明）
├── 高股息（中海油/移动/银行）
└── 产出：港股行业报告3份

Phase 4: 跨境比较（1周）
├── 中美半导体对比
├── 中美医药对比
├── 中美新能源对比
└── 产出：跨境比较报告3份
```

**预计产出**：
- 港美股行业报告8份+
- 跨境比较研究
- 全球化投资组合

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### 2.4 方向四：实盘策略优化（优先级⭐⭐⭐⭐⭐）

**为什么最重要？**
- 知识必须通过实战检验
- 交易心理和纪律只能在实盘中磨练
- 策略需要不断优化迭代

**实施路径**：

```
Phase 1: 模拟盘验证（4周）
├── 100万模拟盘启动
├── 严格执行交易计划
├── 每日复盘记录
└── 产出：模拟盘交易日志

Phase 2: 策略迭代（持续）
├── 每周策略回顾
├── 每月绩效归因
├── 每季度策略优化
└── 产出：策略迭代报告

Phase 3: 小资金实盘（后续）
├── 10万实盘试水
├── 验证交易纪律
├── 磨练交易心理
└── 产出：实盘交易记录

Phase 4: 策略系统化（长期）
├── 量化策略实盘
├── 自动化交易系统
├── 风险监控系统
└── 产出：交易系统V1.0
```

**预计产出**：
- 模拟盘4周业绩
- 交易日志
- 策略迭代记录

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## 三、学习时间安排

### 3.1 每日学习节奏

| 时间段 | 内容 | 时长 |
|:-------|:-----|:----:|
| 09:00-10:00 | 市场复盘+新闻阅读 | 1h |
| 10:00-12:00 | 量化学习/编程 | 2h |
| 14:00-15:00 | 宏观数据跟踪 | 1h |
| 15:30-17:00 | 行业研究/报告撰写 | 1.5h |
| 20:00-22:00 | 策略回测/模拟盘 | 2h |
| **合计** | | **7.5h** |

### 3.2 周计划模板

**周一**：
- 上午：市场复盘+量化学习
- 下午：宏观数据更新
- 晚上：模拟盘操作+复盘

**周二-周四**：
- 上午：行业研究（美股/港股/A股轮替）
- 下午：策略回测
- 晚上：报告撰写

**周五**：
- 上午：周度复盘
- 下午：策略优化
- 晚上：下周计划

**周末**：
- 深度研究报告
- 量化模型优化
- 学习资料整理

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## 四、立即执行计划（本周）

### 4.1 本周任务（[REDACTED_PHONE]）

| 日期 | 任务 | 产出 |
|:-----|:-----|:-----|
| **02.13** | 量化环境搭建 | Backtrader安装+基础回测代码 |
| **02.14** | 单因子学习（PE因子） | PE因子回测报告 |
| **02.15** | 周末宏观复盘 | 周度宏观分析报告 |
| **02.17** | 美股科技行业研究 | 美股AI产业链报告 |
| **02.18** | 模拟盘启动 | 100万模拟盘建仓 |
| **02.19** | 周度复盘 | 交易日志+策略评估 |

### 4.2 今日立即执行（02.12晚间）

- [x] 制定学习路线图（本文档）
- [ ] 量化环境搭建准备
- [ ] 美股财报数据整理
- [ ] 模拟盘交易规则制定

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## 五、学习资源清单

### 5.1 量化投资

**书籍**：
- 《量化投资：策略与技术》（丁鹏）
- 《Python金融大数据分析》（Yves Hilpisch）
- 《主动投资组合管理》（Grinold & Kahn）

**课程**：
- 优矿/聚宽量化平台教程
- Coursera: Machine Learning for Trading

**数据源**：
- AKShare（A股）
- Tushare（A股）
- Yahoo Finance（美股）
- Quandl（宏观）

### 5.2 宏观研究

**信息源**：
- 国家统计局/央行官网
- 美联储/欧央行官网
- 财新/华尔街日报
- 各大券商宏观报告

**框架参考**：
- 美林投资时钟
- DCF宏观模型
- 资金流向分析

### 5.3 港美股研究

**信息源**：
- SEC EDGAR（美股财报）
- 港交所披露易（港股财报）
- Seeking Alpha（美股分析）
- 雪球（港股讨论）

**对标研究**：
- 中美半导体对比
- 中美医药对比
- 中美新能源对比

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## 六、进度追踪

### 6.1 量化投资进度

| 阶段 | 状态 | 完成日期 | 产出 |
|:-----|:----:|:--------:|:-----|
| 环境搭建 | 🔲 | - | - |
| 单因子回测 | 🔲 | - | - |
| 多因子模型 | 🔲 | - | - |
| 机器学习 | 🔲 | - | - |
| 另类数据 | 🔲 | - | - |

### 6.2 宏观研究进度

| 阶段 | 状态 | 完成日期 | 产出 |
|:-----|:----:|:--------:|:-----|
| 宏观框架 | 🔲 | - | - |
| 利率汇率 | 🔲 | - | - |
| 政策研究 | 🔲 | - | - |
| 大类配置 | 🔲 | - | - |

### 6.3 港美股进度

| 阶段 | 状态 | 完成日期 | 产出 |
|:-----|:----:|:--------:|:-----|
| 美股科技 | 🔲 | - | - |
| 美股医药 | 🔲 | - | - |
| 港股重点 | 🔲 | - | - |
| 跨境比较 | 🔲 | - | - |

### 6.4 实盘模拟进度

| 阶段 | 状态 | 完成日期 | 产出 |
|:-----|:----:|:--------:|:-----|
| 模拟盘启动 | 🔲 | - | - |
| 策略迭代 | 🔲 | - | - |
| 小资金实盘 | 🔲 | - | - |
| 系统构建 | 🔲 | - | - |

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## 七、关键里程碑

| 时间节点 | 目标 | 检查标准 |
|:---------|:-----|:---------|
| **[REDACTED_PHONE]** | 量化基础完成 | 完成3个单因子回测 |
| **[REDACTED_PHONE]** | 多因子模型完成 | 构建1套可用选股模型 |
| **[REDACTED_PHONE]** | 机器学习入门 | 完成1个ML模型 |
| **[REDACTED_PHONE]** | 模拟盘验证 | 完成3个月模拟盘，有业绩记录 |
| **[REDACTED_PHONE]** | 策略系统化 | 有自动化交易雏形 |
| **[REDACTED_PHONE]** | 年度复盘 | 完成全年学习总结 |

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## 八、本周Heartbeat检查重点

每次整点检查：
- [ ] 量化环境搭建进度
- [ ] 美股数据获取测试
- [ ] 模拟盘交易规则完善
- [ ] 学习资料收集整理

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*路线图制定：豆奶 | 日期：[REDACTED_PHONE] | 下次更新：每周日*