zw-ps：TQ网站升级，把：依然是顶流#1，#2两篇合并，并重新梳理了一下。
现在，量化，AI是趋势，可是这两个课题难度都是地狱级的。
每个领域没有十年、八年 ，paper都看不懂，有模型也玩不转。
一线市场压力太大，都需要ai、量化，作为营销募资噱头。
玩不动神经网络，就临时抱佛脚，整点古典机器学习，这些相当于《零起点2机器学习与量化投资》。
（零起点量化三部曲，2、3部都是关于AI人工智能的，其中2是古典机器学习，3是神经网络DL深度学习。当时，DL深度学习TF是主流，现在pyTorch是主流）
Python入门，pandas数据分析，TQ极宽有zwPython、zwMAP架构图铺底。其他人，多努力，熬熬夜，大部分还是可以看明白的。
backtrader量化软件，sklearn古典机器学习，原来玩matlab金融工程的，辛苦辛苦，也能够勉强理解。
神经网络、深度学习，这个，真心没办法。
地狱级别的难度，对于学霸、高考状元云集的量化操盘手，其实不是问题。
关键是方向、路线图，以及时间成本。
神经网络、与量子物理类似，是高度抽象的课题。
至今没有一套有效的理论基础，完全是依靠GPU的暴力运算，强行破解应用课题。
深度学习AI架构，特别是TensorFlow，类似R语言，其设计，完全是反人类模式。
金融量化和一线操盘手，每天生活在超级高压的市场环境当中。
作为非IT领域的精英，能够知道TensorFlow已经很难得了。
如果熬下夜，也能够目前学会一点点TF代码编程。
好不容易，辛苦大半年，刚刚入门TF，发现居然被淘汰了。
这种心态，比49年加入国民党还要崩溃。
现在AI前沿，能打的是pyTorch，transformers.
好不容易学会的CNN、ResNet，居然没人用。
目前，TF在AI领域，相当于侏罗纪时代的恐龙产品，那些tf-boy（老谢耳朵们）早就out.
AI是目前全球科技竞争最前沿，几乎每三个月迭代、“进化”一个新周期。
每年各种AI峰会的paper，都高达数千，而且大部分都是硬货。
AI领域的专家们，每天刷paper，都看不过来。
玩金融量化的，连python都迷迷糊糊地，pytoch、cuda开发平台都不会搭建。
想成为AI高手，特别是AI量化高手，没有十年八年，的确挺难。
ps，关于：多因子、量化和深度学习，大家一直有个误区。
多因子回测，直接用btr就ok，其实非常简单。
zw现在的一个课题是：神经网络模型与多因子的整合，两者底层是一样的。
参见《多因子、量化和深度学习》
令zw悲哀的是，时至今日，大家依然没得选。
目前，零起点三部曲，依然是Python领域的顶流专著
也是目前行业唯一系统化的量化图书：从入门、数据分析，到机器学习，以及目前最前沿的AI神经网络与量化。
零起点量化三部曲，出版几年了，少数内容有些out。
这些没办法，是历史遗留问题。
不过其中图书大部分内容，至今依然是国内少有原创文档，横跨AI、量化两大领域，所以很多大学，包括财经学院，依然在用零起点三部曲，作为量化教材。
(ps，刚才tf-boy截图，是21年网友互动截图，可以作为旁证)
依然是顶流#2：零起点python量化三部曲
许多网友，特别程序员，刚涉及量化，因为就是pandas+循环，热血沸腾：
“我计划作自己的软件和模型 。我对编程和很熟，对量化不太熟。”
zw的观点是:“ 没必要自己折腾轮子”
“好好看看btr源码，非常全面，好用。水平很高，其中的meta元编程，没有几千万团队，很难开发出来”
参见：
《backtrader:目前最强单机量化平台》
《从k线图看backtrader的专业细节》
行业第一步btr中文专著，也出版了，zw和TOP极宽量化开源组，又添了了个第一。
不过，真心玩量化的，还是建议报班系统学习一下，图书只是e系列的部分课件。
而且btr2021,2022升级版，以及zwpy2021，zwpy2022，我们首年都只对学员开放。
量化，是白领的金字塔，时间成本始终是第一位的。
不明白这个，交易还是不要玩金融，玩量化。
更多参见： TQ极宽量化·课程简介
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