刚接触期货量化交易，应该先学什么？

期货量化交易是一个复杂且需要多方面知识的领域，对于刚接触这一领域的投资者来说，可以从以下几个方面开始学习：

# 一、期货市场基础知识

1. 期货合约：了解期货合约的种类、交易规则、市场机制以及影响价格波动的各种因素。掌握期货市场的交割方式、保证金制度等重要概念。
2. 期货市场功能：理解期货市场的基本功能，包括风险管理、价格发现和投机等。
3. 交易所和交易时间：熟悉期货交易所的交易时间和地点，我国主要的期货交易所包括上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所。同时，了解期货交易的规则和制度，包括合约规格、保证金制度、交易手续费等。

# 二、量化交易基础

1. 量化交易概念：量化交易是利用计算机程序和数学模型来进行交易决策和执行交易的一种交易方式。投资者需要了解量化交易的基本流程，包括数据收集、策略设计、回测、编程实现、风险管理等。
2. 量化投资策略：学习量化投资策略的设计和实施，包括技术分析、统计套利、量化选股等。

# 三、编程语言与工具

1. Python语言：Python是量化交易中最常用的编程语言之一，具有简单易学和强大的数据处理能力。投资者需要学习Python的基本语法，以及常用的数据处理库（如Pandas、NumPy等）、数值计算库和数据可视化工具。
2. 其他编程语言：C++或Java也因其执行速度快而备受青睐，尤其在高频交易领域。C++适合构建底层数据处理和交易执行系统，而Java则在编写企业级应用和交易平台时较为常见。
3. 量化交易平台：选择一个适合初学者的量化交易平台，如文华财经、聚宽、优矿等。这些平台提供友好的用户界面、丰富的数据资源和策略开发工具。了解平台提供的API接口，以便进行数据获取、策略部署和订单执行等操作。

# 四、数据处理与分析

1. 数据库应用：量化交易系统需要处理和存储大量的市场数据，因此，学习如何使用和优化SQL数据库（如MySQL或PostgreSQL），以及非关系性NoSQL数据库（如MongoDB）能帮助交易者高效获取、存储和查询交易数据。
2. 统计学与机器学习：量化交易不仅仅是编程的工作，还需要深入理解统计学原理，使用统计模型来识别和预测市场变量。机器学习技能也越来越被运用于交易策略的开发中，如使用监督学习和非监督学习模型发现市场行为的复杂模式。

# 五、风险管理

1. 模型风险：模型设计的好坏直接决定了交易的盈亏。因此，需要不断完善和优化交易模型，合理控制仓位和资金配置，以降低模型风险。
2. 市场风险：由于市场的波动、价格的涨跌等因素可能导致交易的损失，因此需要密切关注市场动态，制定有效的风险管理策略。
3. 流动性风险：在某些情况下，市场可能出现流动性问题，进而影响交易策略的执行。因此，需要评估市场的流动性状况，并采取相应的风险管理措施。
4. 操作风险：尽管量化交易高度自动化，但仍需要人工进行模型设计、参数调整、风险控制等操作。如果操作不当或存在失误，可能会导致交易损失。因此，需要建立健全的风控系统，实时监控交易过程和结果。

综上所述，刚接触期货量化交易的投资者需要系统地学习期货市场基础知识、量化交易基础、编程语言与工具、数据处理与分析以及风险管理等方面的知识。通过不断学习和实践，可以逐步建立起自己的交易系统，并在期货市场中实现稳定的收益。